Transkriptom veri seti üzerinde derin öğrenme yöntemi ile klasik veri madenciliği yöntemlerinin sınıflama performanslarının karşılaştırılması

Bu tez çalışmasında akciğer kanseri ve böbrek kanserine ait RNA dizileme verileri kullanılarak, kanser alt türlerinin sınıflandırılmasında klasik veri madenciliği yöntemleri ve Derin Öğrenme yöntemi kullanılmış, sınıflama performansları karşılaştırılmıştır. Çalışmada kullanılan klasik veri madenciliği yöntemleri Yapay Sinir Ağları, Rastgele Orman ve Destek Vektör Makineleri'dir. Akciğer kanseri veri seti iki sınıflı ve sınıf dağılımları dengeli bir veri seti iken böbrek kanseri veri setinde üç sınıf vardır, sınıflardaki gözlem sayıları dengesizdir. Sınıflamada kullanılan gen setleri, farklı filtreler uygulanarak elde edilmiştir. Böylece, farklı özellikte veri setlerinde ve farklı filtrelerde sınıflama yöntemlerinin performansları incelenmiştir. Her sınıflama yöntemi için, parametrelerin alabileceği değer aralıkları belirlenmiş ve eğitim setleri üzerinde denenerek en uygun parametreler seçilmiştir. Çalışmada kullanılan veri setlerinde, klasik veri madenciliği yöntemlerine göre daha derin bir yapıya sahip olan Derin Öğrenme yöntemi başarılı bir performans göstermiştir. Anahtar Kelimeler: RNA dizileme, kanser, veri madenciliği, sınıflama yöntemleri, Derin Öğrenme