In-silico Mutajenisite Tahmininde Ağaç Tabanlı Algoritmaların Başarım Karşılaştırması
Enis Gümüştaş Ayça Çakmak Pehlivanlı
AbstractKimyasal bileşenlerin biyolojik aktivitelerinin gözlemlenmesi uzun zaman alan ve maliyetli bir süreçtir. Bu süreci hem hızlandırmak hem de maliyetini azaltmak için yapılan in-silico deneyler bilgisayar ortamında yapılan benzetim çalışmalarıdır. In-silico deneyler ile biyolojik moleküler sistemler zaman ve maliyet bakımından çok daha kolay bir şekilde anlaşılmaktadır. Bu yöntemle hücrede genetik değişikliğe neden olabilecek olan mutajenisite veri madenciliği algoritmaları kullanılarak tahmin edilebilmektedir.Yapılan çalışmada 8208 gözlem ve 155 değişkene sahip veri seti kullanılmıştır ve bu veri seti üzerinde mutajenisitenin belirlenmesi için ağaç yapısına sahip olan veri madenciliği algoritmaları uygulanmıştır. Kullanılan algoritmalar arasında sınıflama ve regresyon ağacı %71.67, gradyan artırım makineleri %77.91, uç gradyan artırım makineleri %84.21 ve son olarak rastgele orman %84.68 sınıflama başarımı göstermiştir.