WEKA Yazılım Paketinin Siğil Tedavi Yöntemlerinin Başarısının Tahmininde Kullanımı

Rukiye Uzun; Yalçın İşler; Mualla Toksan

doi:10.29130/dubited.448330

EN TR

WEKA Yazılım Paketinin Siğil Tedavi Yöntemlerinin Başarısının Tahmininde Kullanımı

Abstract

Son zamanlarda yaygın ve ayak taban siğili olan hastalara kriyoterapi ve immünoterapi tedavi yöntemleri uygulanmaya başlanmıştır. Bununla birlikte hangi tedavi yönteminin başarılı olacağına dair bir kanıt bulunmamaktadır. Bu çalışmada, bu iki yöntemin siğil tedavisinde başarılı olup olmayacağı lojistik regresyon ve karar ağacı algoritmaları kullanılarak tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çalışmada açık erişime sahip olan UCI veri tabanındaki veriler kullanılarak WEKA yazılımı üzerinde algoritmalar koşturulmuştur. Sonuç olarak, seçilen siğil tedavi yönteminin başarısı karar ağacı sınıflandırıcısı ile %85,56 oranında doğru olarak tespit edilmiştir.

Keywords

Siğil,Lojikstik Regresyon,Karar Ağacı,Kriyoterapi,İmmünoterapi,WEKA

References

[1] S. Kudyba, "Managing Data Mining: Advice from Experts", Hershey PA, USA: CyberTech Publishing, 2004.
[2] Y. Özkan, Veri Madenciliği Yöntemleri, Papatya Yayıncılık, İstanbul, 2008.
[3] Y. İşler, A. Narin, "WEKA Yazılımında k-Ortalama Algoritması Kullanılarak Konjestif Kalp Yetmezliği Hastalarının Teşhisi", SDÜ Teknik Bilimler Dergisi, c. 2, s. 4, ss. 21-29, 2012.
[4] M. Dener, M. Dörterler, A. Orman, "Açık kaynak kodlu veri madenciliği programları: WEKA’da örnek uygulama", XI. Akademik Bilişim Konferansı’ nda sunuldu, Şanlıurfa, Türkiye, 2009.
[5] M. Danacı, M. Çelik, A. E. Akaya, "Veri madenciliği yöntemleri kullanılarak meme kanseri hücrelerinin tahmin ve teşhisi", ASYU 2010: Akıllı Sistemlerde Yenilikler ve Uygulamaları Sempozyumu’ nda sunuldu, Kayseri, Türkiye, 2010.
[6] C. Coşkun, A. Baykal, "Veri madenciliğinde sınıflandırma algoritmalarının bir örnek üzerinde karşılaştırılması", XIII. Akademik Bilişim Konferansı (AB'11) ’ nda sunuldu, Malatya, Türkiye, 2011.
[7] A. Özçift, "Biyomedikal verilerin akıllı sistemler ile sınıflandırma başarımlarının analizi", Doktora Tezi, Fırat Üniversitesi, Elazığ, Türkiye, 2011.
[8] K.B. Çarman, H. Sağlam, E. Çarman, A. Ekici, D. Arslantaş, "Eskişehir’de Bir Grup Okul Çocuğunda Siğil Sıklığı", Türkiye Klinikleri Pediatri Dergisi, c. 22, s. 2, ss. 66-9, 2013. 707.
[9] M.E. Hoşrik, "Dua ve plasebonun siğiller üzerindeki etkisi", Doktora Tezi, Ankara Üniversitesi, Ankara, Türkiye, 2010.
[10] R. Uzun, Y. İşler, M. Toksan, "Naive bayes ve en yakın k komşu sınıflandırıcıları ile siğil tedavi yöntemi seçimi", SIU'2018: 26. IEEE Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı’ nda sunuldu, İzmir, Türkiye, 2018.

[11] R. Uzun, Y. İşler, M. Toksan, "Siğil tedavi yöntemlerinin başarısının tahmininde destek vektör makineleri kullanımı", ASYU'2018: Akıllı Sistemlerde Yenilikler ve Uygulamaları Sempozyumu’na kabul edildi, Adana, Türkiye, 2018.
[12] C.R. Çelebi, "Human Papillomavirüs İnfeksiyonu", Online Kozmetoloji Dergisi, vol. 2, no. 1, 2002.
[13] M. M. Lipke, "An Armamentarium of Wart Treatments", Clinical Medicine & Research, vol. 4, pp. 273-293, 2006.
[14] D. McGibbon, "Rook's Textbook of Dermatology (7th edition)", Clinical and Experimental Dermatology., vol. 31 , pp. 178-179, 2006.
[15] F. Khozeimeh, R. Alizadehsani, M. Roshanzamir, A. Khosravi, P. Layegh, S. Nahavandi, "An Expert System for Selecting Wart Treatment Method", Compuers in. Biology and Medicine, vol. 81, pp. 167-175, 2017.
[16] M.M. Clifton, S.M. Johnson, P.K. Roberson, J. Kincannon, T.D. Horn, "Immunotherapy for Recalcitrant Warts in Children Using Intralesional Mumps or Candida Antigens", Pediatric Dermatogy, vol. 20, pp. 268-271, 2003.
[17] A. Nofal, E. Nofal, "Intralesional Immunotherapy of Common Warts: Successful Treatment with Mumps Measles and Rubella Vaccine", Journal of the Euopean. Academy of Dermatoogy Venereology: JEADV., vol. 24, pp. 1166-1170, 2010.
[18] T.D. Horn, S.M. Johnson, R.M. Helm, P.K. Roberson, "Intralesional Immunotherapy of Warts with Mumps, Candida, and Trichophyton Skin Test Antigens: A Single-blinded, Randomized, and Controlled Trial", Archieves of Dermatology, vol. 141, no. 5, pp. 589-594, 2005.
[19] M. Maronn, C. Salm, V. Lyon, S. Galbraith, "One-year Experience with Candida Antigen Immunotherapy for Warts and Molluscum", Pediatric Dermatogy, vol. 25, pp. 189-192, 2008.
[20] H. Gamil, I. Elgharib, A. Nofal, T. Abd-Elaziz, "Intralesional Immunotherapy of Plantar Warts: Report of a New Antigen Combination", Journal of the American Academy of Dermatology, vol. 63, pp. 40-43, 2010.
[21] K. Khurshid, S.S. Pal, J. Pak, "Role of Candida Antigen in Treatment of Viral Warts: A Placebo-controlled Study", Journal of Pakistan Association of Dermatologists, vol.19, pp. 146-150, 2009.
[22] N.B. Silverberg, J.K. Lim, A.S. Paller, A.J. Mancini, "Squaric Acid Immunotherapy for Warts in Children", Journal of The American Academy of Dermatology, vol. 42, pp. 803-808, 2000.
[23] D.W. Russell, W.A. McCann, H.E. Maroncelli, "Candida and Subsequent Cell Mediated-Panel Driven Intralesional Immunotherapy of Common Warts in Children and Adults", Journal of Allergy and Clinical Immunology, vol. 125, no. 2, pp. AB204, 2010.
[24] F. Khozeimeh, F. Jabbari Azad, Y. Mahboubi Oskouei, M. Jafari, S. Tehranian, R. Alizadehsani, P. Layegh, "Intralesional Immunotherapy Compared to Cryotherapy in the Treatment of Warts", International Journal Dermatoogy., vol. 56, no. 4, pp. 474-478, 2017.
[25] I.H. Witten, E. Frank, M. A. Hall, Data Mining: Practical Machine Learning Tools And Techniques, London, UK: Elsevier, 2011.
[26] C. Çolak, M. C. Çolak, M. N. Orman, "Koroner Arter Hastalığının Tahmininde Lojistik Regresyon Modeli Seçim Yöntemlerinin Karşılaştırılması", Anadolu Kardiyoloji Dergisi, c. 7, ss. 6-11, 2007.
[27] S. Şekeroğlu, "Hizmet sektöründe bir veri madenciliği uygulaması", Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, İstanbul, Türkiye, 2010.
[28] D. Powers, X. Yu, Statistical Methods for Categorical Data Analysis, ABD: Academic Press, 2000.
[29] H. Bircan, "Lojistik Regresyon Analizi: Tıp Verileri Üzerine Bir Uygulama", Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, c. 2, ss.185-208, 2004.
[30] K. Özdamar, Paket Programlar ve İstatistiksel Veri Analizi, Eskişehir, Türkiye: Kaan Kitapevi, 2009.
[31] A. S. Albayrak, Ş. Koltan Yılmaz, "Veri Madeciliği: Karar Ağacı Algoritmaları ve İMKB Verileri Üzerine Bir Uygulama", SDÜ İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, c. 14, s. 1, ss. 31-52, 2009.
[32] J. Sun, H. Li, "Data Mining Method for Listed Companies, Financial Distress Prediction", Knowledge-Based Systems, vol. 21, no. 1, pp. 1-5, 2008.
[33] S. Özarslan, N. Barışcçı, "Öğrenci performansının veri madenciliği ile belirlenmesi", ISITES2014: 2nd International Symposium on İnnovative Technologies in Engineering and Science’da sunuldu, Karabük, Türkiye, 2014, ss. 1-8.
[34] G. Silahtaroğlu, Kavram ve Algoritmalarıyla Veri Madenciliği, İstanbul, Türkiye: Papatya Yayıncılık, 2008.

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

Engineering

Journal Section

Research Article

Authors

Rukiye Uzun ^*
Türkiye

Yalçın İşler
Türkiye

Mualla Toksan This is me
Türkiye

Publication Date

January 31, 2019

Submission Date

July 26, 2018

Acceptance Date

October 17, 2018

Published in Issue

Year 2019 Volume: 7 Number: 1

DOI

https://doi.org/10.29130/dubited.448330

IZ

https://izlik.org/JA95MS84PP

APA

Uzun, R., İşler, Y., & Toksan, M. (2019). WEKA Yazılım Paketinin Siğil Tedavi Yöntemlerinin Başarısının Tahmininde Kullanımı. Duzce University Journal of Science and Technology, 7(1), 699-708. https://doi.org/10.29130/dubited.448330

AMA

1.Uzun R, İşler Y, Toksan M. WEKA Yazılım Paketinin Siğil Tedavi Yöntemlerinin Başarısının Tahmininde Kullanımı. DUBİTED. 2019;7(1):699-708. doi:10.29130/dubited.448330

Chicago

Uzun, Rukiye, Yalçın İşler, and Mualla Toksan. 2019. “WEKA Yazılım Paketinin Siğil Tedavi Yöntemlerinin Başarısının Tahmininde Kullanımı”. Duzce University Journal of Science and Technology 7 (1): 699-708. https://doi.org/10.29130/dubited.448330.

EndNote

Uzun R, İşler Y, Toksan M (January 1, 2019) WEKA Yazılım Paketinin Siğil Tedavi Yöntemlerinin Başarısının Tahmininde Kullanımı. Duzce University Journal of Science and Technology 7 1 699–708.

IEEE

[1]R. Uzun, Y. İşler, and M. Toksan, “WEKA Yazılım Paketinin Siğil Tedavi Yöntemlerinin Başarısının Tahmininde Kullanımı”, DUBİTED, vol. 7, no. 1, pp. 699–708, Jan. 2019, doi: 10.29130/dubited.448330.

ISNAD

Uzun, Rukiye - İşler, Yalçın - Toksan, Mualla. “WEKA Yazılım Paketinin Siğil Tedavi Yöntemlerinin Başarısının Tahmininde Kullanımı”. Duzce University Journal of Science and Technology 7/1 (January 1, 2019): 699-708. https://doi.org/10.29130/dubited.448330.

JAMA

1.Uzun R, İşler Y, Toksan M. WEKA Yazılım Paketinin Siğil Tedavi Yöntemlerinin Başarısının Tahmininde Kullanımı. DUBİTED. 2019;7:699–708.

MLA

Uzun, Rukiye, et al. “WEKA Yazılım Paketinin Siğil Tedavi Yöntemlerinin Başarısının Tahmininde Kullanımı”. Duzce University Journal of Science and Technology, vol. 7, no. 1, Jan. 2019, pp. 699-08, doi:10.29130/dubited.448330.

Vancouver

1.Rukiye Uzun, Yalçın İşler, Mualla Toksan. WEKA Yazılım Paketinin Siğil Tedavi Yöntemlerinin Başarısının Tahmininde Kullanımı. DUBİTED. 2019 Jan. 1;7(1):699-708. doi:10.29130/dubited.448330

WEKA Yazılım Paketinin Siğil Tedavi Yöntemlerinin Başarısının Tahmininde Kullanımı

Use of WEKA Software Package to Predict the Success of Wart Treatment Methods

Abstract

Keywords

WEKA Yazılım Paketinin Siğil Tedavi Yöntemlerinin Başarısının Tahmininde Kullanımı

Abstract

Keywords

References

Details

Primary Language

Subjects

Journal Section

Authors

Publication Date

Submission Date

Acceptance Date

Published in Issue

DOI

IZ

Cite

Cited By

WEKA Yazılım Paketinin Siğil Tedavi Yöntemlerinin Başarısının Tahmininde Kullanımı

Classification of Type 2 Diabetes Using Machine Learning Techniques

Türkiye’nin İthalat ve İhracatının Veri Madenciliği Yöntemleriyle Tahmini

Usage of Weka Software Based On Machine Learning Algorithms for Prediction of Liver Fibrosis/Cirrhosis

Identification of wart treatment evaluation by using optimum ensemble based classification techniques

Çevresel Tutumların Sınıflandırılmasında Özellik Seçimi ve Model Performansının İncelenmesi

A Transparent Hybrid Machine Learning and Explainability Approach for Classifying Environmental Attitudes