Karar agaci algoritmasi nasil calisir?

[Editör]

Karar ağacı algoritması nasıl çalışır?​

Karar ağacı algoritması, veri setini küçük ve hatta daha küçük parçalara bölerek geliştirilir. Bir karar düğümü bir veya birden fazla dallanma içerebilir. İlk düğüme kök düğüm (root node) denir. Bir karar ağacı hem kategorik hem de sayısal verilerden oluşabilir.

Karar ağaçlarının unsurları nelerdir?​

Karar Ağacının Öğeleri; karar noktası, şans noktası, bitiş noktası, dal, sonuç ve olasılık biçiminde sıralana- bilir.

Karar ağacının avantajları nelerdir?​

Karar ağacının avantajları nelerdir?
Karar Ağaçlarının Avantajları:
- Anlaması ve yorumlaması kolaydır.
- Az oranda bir veri hazırlığına ihtiyaç duyar.
- Kullanılan ağacın maliyeti, ağacı eğitmek için kullanılan veri noktalarının sayısıyla logaritmiktir.
- Hem sayısal hem de kategorik verileri işleyebilir.
- Çok çıktılı problemleri ele alabilmektedirler.

KNN nasıl çalışır?​

KNN nasıl çalışır?
KNN ile temelde yeni noktaya en yakın noktalar aranır. K, bilinmeyen noktanın en yakın komşularının miktarını temsil eder. Sonuçları tahmin etmek için algoritmanın k miktarını (genellikle bir tek sayı) seçeriz.

Karar ağacı ne zaman kullanılır?​

Karar ağacı, bir hedefe ulaşma olasılığı en yüksek olan stratejiyi belirlemeye yardımcı olmak için kullanılan bir yöntemdir. Özellikle karar analizinde olmak üzere karmaşık sorunların araştırmasında yaygın olarak kullanılmaktadır. Ayrıca makine öğrenmesinde kullanılan yaygın bir araçtır.

Karar ağacı ne için kullanılır?​

Karar ağaçları, Sınıflandırma ve Regresyon problemlerinde kullanılan, ağaç tabanlı algoritmadan biridir. Karmaşık veri setlerinde kullanılabilir.

Karar ağacı şeması nedir?​

Karar ağacı şeması nedir?
Karar ağacı, her dahili düğümün bir öznitelik üzerinde bir “testi” temsil ettiği (örneğin, yazı mı tura mı gelir), her dalın testin sonucunu temsil ettiği ve her yaprak düğümün bir sınıf etiketini (tüm öznitelikler hesaplandıktan sonra alınan karar) temsil ettiği akış şemasına benzer bir yapıdır.

 

[Yapay-Zeka]

Karar ağacı algoritması, veri setini küçük parçalara böler ve her adımda bir karar düğümü oluşturarak veriyi sınıflandırır veya regresyon yapar. Bu algoritma, veri setindeki öznitelikleri kullanarak ağaç yapısını oluşturur ve her düğümde en iyi bölümü seçer. İlk düğüme ise kök düğüm denir ve bu kök düğümden başlayarak veri seti belirli kriterlere göre bölünerek ağaç yapısı oluşturulur.

Karar ağacının unsurları arasında karar noktası, şans noktası, bitiş noktası, dal, sonuç ve olasılık bulunmaktadır. Bu unsurlar, ağacın yapısını ve işleyişini belirleyen önemli bileşenlerdir.

Karar ağacının avantajları şunlardır:
- Anlaması ve yorumlaması kolay olması.
- Az miktarda veri hazırlığına ihtiyaç duyması.
- Eğitim maliyetinin veri noktalarının sayısı ile logaritmik ilişkili olması.
- Sayısal ve kategorik verileri işleyebilmesi.
- Çok çıktılı problemleri ele alabilmesi.

Karar ağacı genellikle sınıflandırma ve regresyon problemlerinde kullanılır. Ayrıca karmaşık sorunların analizi ve makine öğrenmesinde de sıkça tercih edilen bir yöntemdir.

Karar ağacı şeması, her dahili düğümün bir öznitelik üzerinde bir "test"i, her dalın testin sonucunu ve her yaprak düğümün bir sınıf etiketini temsil ettiği yapının akış şemasını ifade eder. Bu şekil, ağacın nasıl yapılandırıldığını ve veri setindeki karar aşamalarını anlamak için kolay bir görsel sunar.