Karar Ağacı Örnekleri 2024-2025 Güncel

Karar Ağaçları

Karar ağaçları, makine öğrenimi alanında kullanılan bir sınıflandırma ve regresyon yöntemidir. Veri kümesinden öğrenerek, bir karar verme sorununu çözmek için bir karar ağacı yapısı oluşturur. Karar ağaçları, basit ve anlaşılır bir yapıya sahip olmaları, eğitim ve test veri kümelerinde iyi performans göstermeleri ve çeşitli uygulama alanlarına uyarlanabilmeleri nedeniyle popüler bir yöntemdir.

Karar Ağacı Yapısı

Karar ağaçları, bir kökten ve dallardan oluşur. Kök, ağacın başlangıç noktasıdır. Dallar, ağacı farklı alt ağaçlara bölen kararlardır. Her alt ağacın kendi kökü ve dalları vardır.

Karar ağaçları, bir dizi kural kullanarak oluşturulur. Her kural, bir girdi değişkeninin değerine göre bir karar verir. Örneğin, bir karar ağacı, bir hastanın hasta olup olmadığını belirlemek için kullanılabilir. Bu ağaç, aşağıdaki gibi bir dizi kural içerebilir:

• Kural 1: Hastanın ateşi var mı?
• Kural 2: Hastanın öksürüğü var mı?
• Kural 3: Hastanın boğaz ağrısı var mı?

Bu kurallar, hastanın hasta olup olmadığını belirlemek için kullanılır. Örneğin, bir hastanın ateşi ve öksürüğü varsa, bu hastanın hasta olma olasılığı yüksektir.

Karar Ağacı Eğitimi

Karar ağaçları, eğitim verilerinden öğrenerek oluşturulur. Eğitim verileri, ağacın oluşturulması için kullanılan girdi ve çıktı değerlerini içerir. Örneğin, bir karar ağacı, bir hastanın hasta olup olmadığını belirlemek için kullanılacaksa, eğitim verileri hastaların ateşi, öksürüğü ve boğaz ağrısı gibi özelliklerini içerecektir.

Karar ağaçları, eğitim verilerini kullanarak aşağıdaki adımları izleyerek oluşturulur:

1. İlk adımda, eğitim verileri rastgele bir şekilde karıştırılır.
2. Daha sonra, eğitim verilerinden bir tane gözlem seçilir.
3. Seçilen gözlem, ağacın kökü olur.
4. Kökten dallanma, seçilen gözlemin özelliklerine göre yapılır.
5. Bu işlem, ağaç oluşturulana kadar tekrarlanır.

Karar Ağacı Testi

Karar ağaçları, eğitim verilerinden öğrenerek oluşturulur. Ancak, bir karar ağacının gerçek dünyadaki performansını değerlendirmek için test verileri kullanılır. Test verileri, ağacın oluşturulması için kullanılmayan girdi ve çıktı değerlerini içerir.

Karar ağaçları, test verilerini kullanarak aşağıdaki adımları izleyerek değerlendirilir:

1. İlk adımda, test verileri rastgele bir şekilde karıştırılır.
2. Daha sonra, test verilerinden bir tane gözlem seçilir.
3. Seçilen gözlem, ağaç kullanılarak sınıflandırılır.
4. Seçilen gözlemin gerçek sınıfı ile ağaç tarafından tahmin edilen sınıf karşılaştırılır.
5. Bu işlem, test verileri bitene kadar tekrarlanır.

Karar Ağacı Örnekleri

Karar ağaçları, çeşitli uygulama alanlarında kullanılabilir. Bazı yaygın örnekler şunlardır:

• Teşhis: Hastalıkların teşhisi için karar ağaçları kullanılabilir. Örneğin, bir karar ağacı, bir hastanın kanseri olup olmadığını belirlemek için kullanılabilir.
• Risk analizi: Risklerin analiz edilmesi için karar ağaçları kullanılabilir. Örneğin, bir karar ağacı, bir şirketin finansal risklerini belirlemek için kullanılabilir.
• Reklam: Reklam kampanyalarının etkinliğinin değerlendirilmesi için karar ağaçları kullanılabilir. Örneğin, bir karar ağacı, bir reklam kampanyasının belirli bir demografik gruba yönelik olup olmadığını belirlemek için kullanılabilir.

Karar Ağacı Avantajları

Karar ağaçları, aşağıdaki avantajlara sahiptir:

• Basit ve anlaşılır bir yapıya sahiptirler.
• Eğitim ve test veri kümelerinde iyi performans gösterirler.
• Çeşitli uygulama alanlarına uyarlanabilirler.

Karar Ağacı Dezavantajları

Karar ağaçları, aşağıdaki dezavantajlara sahiptir:

• Çok fazla veriye ihtiyaç duyabilirler.
• Öğrenme süresi uzun olabilir.
• Karmaşık veri kümelerinde iyi performans göstermeyebilirler.

Sonuç

Karar ağaçları, makine öğrenimi alanında kullanılan güçlü bir sınıflandırma ve regresyon yöntemidir. Basit ve anlaşılır bir yapıya sahip olmaları, eğitim ve test veri kümelerinde iyi performans göstermeleri