Naive Bayes ve En Yakin k Komsu Siniflandiricilari ile Sigil Tedavi Yontemi Secimi

摘要

Bu calismada yaygin ve ayak tabani sigillerine sahip 180 hasta uzerinde kriyoterapi ve immunoterapi tedavi yontemlerinin basari durumlari makine ogrenmesine dayali olarak tahmin edilmistir. Siniflandirici olarak Naive Bayes ve farkli komsuluk degerlerine sahip en yakin k komsu siniflandiricilari denenmistir. Calismada Internet uzerinden acik erisim olarak dagitimi yapilan veri setleri kullanilmistir. Calisma sonucunda, verilen ozniteliklere gore secilen tedavi yonteminin faydali olup olmayacagi, k=7 komsuluk degerindeki en yakin k komsu siniflandiricisi ile%80 oraninda tahmin edilebilmistir.