Boosting Tree as a Stronger Approach in Classification: An Application of Carpal Tunnel Syndrome+

Amaç: Boosting ağaç yöntemi topluluk birleştirme yöntemlerinden en başarılı olanıdır. Birleştirme algoritmalarının temel amacı, zayıf sınıflayıcıların kombinasyonundan tahmin hatası düşük güçlü sınıflayıcılar oluşturmaktır. Gereç ve Yöntemler: Bu çalışmada Karpal Tunel Sendromu vakaları boosting metodunu kullanılarak sınıflanmıştır. Mersin Üniversitesi Tıp Fakültesi Nöroloji Anabilim Dalının Elektrofizyoloji Laboratuvarına 2006-2010 tarihleri arasında Karpal Tünel Sendromu (KTS) ön tanısı ile başvuru yapan bireyler çalışmaya alınmıştır. Boosting Tree uygulaması Statistica 7.0 paket programında yapılmıştır. Bulgular: Test verisi kullanıldığında ise modelin genel doğru sınıflama başarısı %87.67 olarak hesaplanmıştır. Test verisi kullanıldığında son modelin sensitivite ve spesifitesi ise sırasıyla %85.65 ve %92.36 olarak hesaplanmıştır. Sonuç: Kullanılan modelin KTS tanısının konulmasında başarılı bir yöntem olarak kullanılabilir.

Sınıflamada Daha Güçlü Bir Yaklaşım Olan Boosting Ağacı: Karpal Tunel Sendromu Uygulaması

Aim: The Boosting Tree, one of the most successful combining methods. The principal aim of these combining algorithms is to obtain strong classifier with small estimation error from the combination of weak classifiers. Material and Methods: We used boosting method to classify patients with Carpal Tunnel Syndrome. The individuals, who applied to Mersin University's Medical School's Neurology Main Scientific Branch's Electrophysiology Laboratory between the years of 2006 and 2010, with a pre-diagnosis of Carpal Tunnel Syndrome (CTS) were included in the study. Boosting Tree application was conducted in Statistica 7.0 software package. Results: General success of the model in accurate classification according to the test data was found as 87.67%. Sensitivity and specificity of the latest model, when the test data were used, were calculated respectively as 85.65% and 92.36% . Conclusion: The model can be used in CTS diagnosis as a successful method.

___

  • Zhang MH, Xu QS, Daeyaert F, Lewi PJ, Massart DL. Application of boosting to classification problems in chemometrics. Analytica Chimica Acta 2005;544: 167- 76.
  • Death G. Boosted trees for ecological modelling and prediction. Ecology 2007;88:243-51.
  • He, P, Xu CJ, Liang YZ, Fang KT. Improving the classification accuracy in chemistry via boosting Technique. Chemometr Intell Lab 2004;70: 39-46.
  • Freund Y, Mansour Y, Schapire RE. Why averaging
  • classifiers can protect against overfitting. Proceedings of the eighth international 2001; Workshop on Artificial Intelligence and Statistics.
  • Cherkassky V, Mulier FM. Learning from data: concepts, theory, and methods. 2007, 2nd Ed, Canada: John Wiley & Sons.
  • Schapire RE, Freund Y, Bartlett P, Lee WS. Boosting the margin: A new explanation for the effectivness of voting methods. Ann Statist 1998;26:1651-86.
  • Mease D, Wyner A. Evidence contrary to the statistical view of boosting. J Mach Learn Res 2008;9:131-56.
  • Breiman L, Friedman JH, Olshen RA, Stone CJ. Classification and regression trees. 1993; New York: Chapman&Hall.
İnönü Üniversitesi Turgut Özal Tıp Merkezi Dergisi-Cover
  • ISSN: 1300-1744
  • Yayın Aralığı: Yılda 4 Sayı
  • Yayıncı: İnönü Üniversitesi Tıp Fakültesi
Sayıdaki Diğer Makaleler

Celiac Disease Presenting with Motor Weakness

Serpil DEMİRCİ, Ersan CENGİZHAN, Nermin KARAHAN

Comparison of Agreement Statistics in Case of Multiple-Raters and Diagnostic Test Being Categorical: A Simulation Study

Gülhan TEMEL ÖREKİCİ, Semra ERDOĞAN, İrem KAYA ERSÖZ, E Arzu KANIK

Süleyman Demirel Üniversitesi'ne Başvuran Çocuklarda Pandemik İnfluenza A(H1N1)v Enfeksiyonunun Epidemiyolojik ve Klinik Özellikleri

Barış AKCAN, Metehan ÖZEN, Aslıhan BOYACI, Abdülkerim ELMAS, Harun TEPELİ, Ahmet RIFAT ÖRMECİ

Treacher Collins Sendromu ve Üç Boyutlu Bilgisayarlı Tomografi: Olgu Sunumu

Habip ALMIŞ, Cengiz YAKINCI

The Results of Pediatric External Dacryocystorhinostomy

Abuzer GÜNDÜZ, Ercan ÖZSOY, Soner DEMİREL, Tongabay CUMURCU

Sıçan İleumunda Meydana Gelen Yaşa Bağlı Değişimlerin Mikroskopik Olarak İncelenmesi

Hülya ELBE, Meltem KURUŞ, Alper KAZANCI, Ali OTLU

Boosting Tree as a Stronger Approach in Classification: An Application of Carpal Tunnel Syndrome+

Handan ANKARALI, Bahar TAŞDELEN, Gülhan OREKİCİ TEMEL, Aynur ÖZGE

Melkersson Rosenthal Sendromu: İki Olgu

Tuba BAYINDIR, Yüksel KABLAN, Mehmet T ÇİÇEK, Tamer ERDEM

Chiari Tip 1 Malformasyonlu Hastalarda Dördüncü Ventrikül Hacminin ve Herniasyon Uzunluğunun ImageJ Programı ile Hesaplanması

Mahmut ÇAY, Erdoğan UNUR, Ümit Erkan VURDEM, Niyazi ACER, Tolga ERTEKİN

Atypical Meniere Disease: Case Report of a Patient Treated as Sudden Hearing Loss

Tuba BAYINDIR, Zekeriya ÇETİNKAYA, Erkan KARATAŞ