Genomik Veri Setlerinin LASSO ve Elastik Net Regresyon Yöntemleri ile Analizi.
- Resource Type
- Article
- Authors
- ORHAN, Hikmet; VERGİLİ, Merve
- Source
- SDU Journal of Health Science Institute / SDÜ Saglik Bilimleri Enstitüsü Dergisi. 7/1/2022, Vol. 13 Issue 3, p485-496. 12p.
- Subject
- Language
- Turkish
- ISSN
- 2146-247X
Amaç: Bu çalışmanın amacı büyük boyutlu genomik veri setlerinin değişken seçim yöntemleri kullanılarak daha küçük boyutlara indirgenip daha az maliyet ve zaman ile analizlerin gerçekleştirilebileceğini göstermektir. Gereç ve Yöntem: Bu çalışmada NCBI veri tabanından Bioconductor yardımı ile R programına aktarılan GDS4906 numaralı veri seti kullanılmıştır. Veri seti 10-katlı çapraz doğrulama ile LASSO ve Elastik Net regresyon yöntemleri kullanılarak analiz edilmiştir. Bulgular: Veri seti LASSO regresyon yöntemi ile analiz edildiğinde veri setinden 5 adet gen seçilmiş olup, sonrasında farklı iterasyonlarda seçilen değişkenler ve değişken sayılarında farklılık gözlendiğinden kararlılık seçimi yöntemi uygulanarak 2 adet gen seçilmiş ve modelin R² değeri 0,85 olarak bulunmuştur. Aralıklı arama yöntemi kullanılarak uygulanan Elastik Net regresyon yönteminde 19 adet gen seçilmiş ve R² değeri 0,92 olarak bulunmuştur. Sonuç: Elde edilen sonuçlara göre LASSO ve Elastik Net regresyon yöntemlerinin genomik veri setlerinde iyi bir performans gösterdiği anlaşılmıştır. [ABSTRACT FROM AUTHOR]