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

Year 2019, Volume: 7 Issue: 1, 699 - 708, 31.01.2019

Rukiye Uzun , Yalçın İşler , Mualla Toksan

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

Cited By: 5

Abstract

Recently, treatment methods of cryotherapy and immunotherapy have been got off the ground to the patients
with common and plantar warts. On the other hand, there is no proof of which treatment method will be
successful, yet. In this study, it is tried to predict whether these two methods succeed on wart treatment or not
using the logistic regression and the decision tree algorithms. These algorithms were run on WEKA software
using data sets that are freely available from UCI databases in this study. As a result, the success of the selected
wart treatment method was predicted with the accuracy of 85.56% by using the decision tree algorithm. 

Keywords

Wart, Logistic Regression, Decision Tree, Cryotherapy, Immunotherapy, WEKA.

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.