Sınıflandırma probleminin çözümlenmesinde yapay sinir agları ile diskriminant analizinin karsılastırılması ve bir uygulama

Abstract

SINIFLANDIRMA PROBLEM N N ÇÖZÜMLENMES NDE YAPAY S N RAĞLARI LE D SKR M NANT ANAL Z N N KARŞILAŞTIRILMASI VE B RUYGULAMADEN Z SIĞIRLIBu çalışmada, yapay sinir ağı modellerinin açıklanması, diskriminant analiziyöntemi ile bazı yapay sinir ağı modelleri arasındaki ilişkilerin incelenmesi ve biruygulama üzerinde yapay sinir ağı modelleri ile diskriminant analizi yönteminindoğru sınıflandırma performanslarının karşılaştırılması amaçlanmıştır.Uludağ Üniversitesi Tıp Fakültesi Uygulama ve Araştırma HastanesiGastroenteroloji servisine başvuran ve yapılan tetkik-incelemeler ile kronik karaciğerparenkim hastalığı düşünülerek karaciğer biyopsisi uygulanması sonucunda HepatitB ve C virüslerine bağlı kronik hepatit veya siroz tanısı alan hastalara ilişkin geriyedönük olarak toplanmış olan veri setine diskriminant analizi ve yapay sinir ağlarıuygulanmıştır.Yapılan analizler sonucunda, diskriminant analizi için elde edilen modelin geneldoğruluk yüzdesi % 93,94 olarak, yapay sinir ağları tekniği için ise % 100 olarakhesaplanmıştır. Çalışmaya alınan veri seti için yapay sinir ağlarının diskriminantanalizine göre daha yüksek ?doğru sınıflandırma oranına? sahip olduğugörülmüştür.Anahtar Kelimeler: Diskriminant analizi, yapay sinir ağları, doğru sınıflandırmaoranı.

COMPARISION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND DISCRIMINANTANALYSIS IN SOLVING CLASSIFICATION PROBLEM AND ANAPPLICATIONDEN Z SIĞIRLIIn this study, it is aimed to describe the artificial neural network models, toexamine the relationships between the discriminant analysis method and artificialneural networks and to compare the classification effectivities of discriminantanalysis and artificial neural networks on a real data set.Discriminant analysis and artificial neural networks have been applied to a dataset, which have been collected retrospectively from the patients that had beenadministered to the Uludag University Medical Faculty Gastroentorolgy service andhad been diagnosed with chronic hepatitis related to hepatitis B and C viruses,according to the result of biopsy application which have been applied incontemplation of chronic liver parenchymal disease after the axaminations.As a result of the analysis, correct classification ratio of the model obtained fromthe discriminant analysis and artificial neural network was calculated respectively as93.94% and 100%. It have been found that, artificial neural networks has got greater?true classification rate? than the discriminant analysis for this data set.Key words: Discriminant analysis, artificial neural networks, correctclassification ratio.