THE PERFORMANCE COMPARISON OF ENSEMBLE MACHINE LEARNING CLASSIFIERSON MEDICAL DATASETS - LAWAN, MOHAMMED (Fırat Üniveristesi, 2022)
Makine öğrenimi süreci iki ana aşamaya ayrılır: sınıflandırma algoritmik programının öğretildiği öğrenme aşaması ve algoritmik programın yeni verileri etiketlediği sınıflandırma aşaması. Denetimli öğrenme olarak da bilinen sınıflandırma olarak bilinen veri işleme tekniği, bilgileri önceden belirlenmiş gruplara ve kategorilere ayırır. J48 Karar Ağacı, Yapay Nötr Ağ (YSA), Aşırı Öğrenme Makinesi (ELM) ve diğer önemli topluluk makine öğrenimi sınıflandırıcıları, incelemekte olduklarımızdır. ELM, tek gizli katmanlı ileri beslemeli sinir ağlarından gelişen regresyon ve sınıflandırma sorunları için yeni bir alandır. Bu tezde, üç ana sınıflandırıcıyı (ELM, J48 ve ANN) tıbbi veri kümelerine uygulamak için aktivasyon fonksiyonları kullanılacaktır. Diyabet, hepatit ve diğer tıbbi durumlar bu veritabanlarına dahil edilmiştir. ELM sınıflandırıcısı, sağlıklı ve sağlıksız özelliklerle sağlanır. ELM ayrıca logaritmik sigmoid ve tanjant sigmoid dahil olmak üzere belirli etkinleştirme işlevlerinden en yüksek sınıflandırma performansını elde etmek için yapılmıştır. Bilgi teorisine dayalı karar ağaçlarının kullanımı ile J48 algoritması sınıflandırma yapar. Bu, Ross Quinlan'ın Weka'da J48 olarak adlandırılan ve Java'dan sonra adlandırılan eski ID3 algoritmasının geliştirilmiş halidir. C4.5'in sınıflandırma için kullanılan karar ağaçları üretmesi nedeniyle, SVM'ye genellikle istatistiksel sınıflandırıcı denir. C4.5 algoritmik kuralı (J48) genellikle klinik verileri yorumlayarak koroner kalp hastalığını tanımlama, e-yönetişim için bilgileri kategorilere ayırma ve çok daha fazlası gibi çeşitli alanlardaki bilgileri kategorize etmek için kullanılır. Bilgisayar dünyasında, bir kişinin beynini oluşturan nöronlar ağını kopyalamaya çalışmak için yapay bir sinir ağı geliştirildi, böylece bilgisayarlar bilgiyi kavramayı ve insan benzeri bir şekilde seçim yapmayı seçebildi. Programcılar, bilgisayarların birbirine bağlı beyin hücreleri ağı gibi çalışmasını, dolayısıyla hayali sinir ağı olmasını isterler. Hafif ila şiddetli hastalık güçlükleri olan hastalardan oluşan ücretsiz bir çevrimiçi veri kümesinin kullanılmasıyla, 900 ila 1000 arasında değişen bir tıbbi veri kümesi için ELM, Sigmoid, Relu ve diğer sınıflandırıcıları kullanacağız.

The machine learning process may be broken down into two distinct phases: learning, in which the classification algorithmic program is trained, and classification, in which the algorithmic program labels new data. Classification, also known as supervised learning, is a technique for processing data that divides the information into predetermined groups and categories. We are examining the J48 Decision Tree, the Artificial Neutral Network (ANN), the Extreme Learning Machine (ELM), and other other notable ensemble machine learning classifiers. Single-hidden-layer feedforward neural networks spawned the new field of ELM, which focuses on regression and classification challenges. In this thesis, activation functions will be used to apply the three basic classifiers—ELM, J48, and ANN—to medical datasets. These databases include information on diseases such as diabetes and hepatitis. The ELM classifier is fed both healthy and harmful features. In addition, the logarithmic and tangent sigmoid activation functions, as well as others, are included into ELM in order to optimize classification performance. Based on information theory, the J48 approach does classification using decision trees. It's a version of Ross Quinlan's older ID3 approach, sometimes referred to as J48 in Weka and named after Java. SVM is sometimes referred to as a statistical classifier due to the fact that C4.5 creates decision trees that are utilized for classification. The C4.5 algorithmic rule (J48) is often used to categorize data in a vast array of fields, including the diagnosis of coronary heart disease by evaluating clinical data, classification of data for e-governance, and many others. In the realm of computing, artificial neural networks (ANNs) were developed in an attempt to emulate the neuronal network that makes up a person's brain. ANNs enable computers to absorb information and make judgments in a way that closely resembles that of humans. The artificial neural network is the product of programmers' desire for computers to act similarly to an interconnected network of brain cells. We will employ classifiers such as ELM, Sigmoid, and Relu for a medical dataset of patients with a patient population of 900 to 1000, leveraging a free online dataset of patients with mild to severe illness difficulties.
Uç öğrenme makinesi sınıflandırıcılarının tıbbi veri kümeleri üzerindeki performans karşılaştırması
Keywords: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol