Rastgele Orman regresyonu nedir?

[Editör]

Rastgele Orman regresyonu nedir?​

Random forest regresyon birden fazla karar ağacını kullanarak daha uyumlu modeller üreterek isabetli tahminlerde bulunmaya yarayan bir regresyon modelidir. Karar ağaçlarını kullandığı için kesiklidir. Yani belli bir aralıkta istenen tahminler için aynı sonuçları üretir.

Rastgele Orman algoritması nasıl çalışır?​

Rastgele Orman algoritması nasıl çalışır?
Sınıflandırma işlemi esnasında birden fazla karar ağacı üreterek sınıflandırma değerini yükseltmeyi hedefleyen bir algoritmadır. Bireysel olarak oluşturulan karar ağaçları bir araya gelerek karar ormanı oluşturur. Buradaki karar ağaçları bağlı olduğu veri setinden rastgele seçilmiş birer alt kümedir.

Random Forest siniflandirma nedir?​

Random Forest siniflandirma nedir?
Random Forest Algoritması Topluluk öğrenme yöntemi olan Random Forests (Rassal Orman) algoritması ,sınıflandırma işlemi esnasında birden fazla karar ağacı üreterek sınıflandırma değerini yükseltmeyi hedefleyen bir algoritmadır.Bireysel olarak oluşturulan karar ağaçları bir araya gelerek karar ormanı oluşturur.

Lojistik regresyon ne zaman kullanılır?​

Logistik regresyon, veriyi tanımlamak ve bir bağımlı ikili değişken ile bir veya daha fazla nominal, sıra arası, aralık veya oran seviyesinde bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi açıklamak için kullanılır.

Bagging ve boosting nedir?​

Bagging ve boosting nedir?
Soru: Ağaca dayalı yöntemlerde “Bagging” ve “Boosting” ifadeleri geçiyor bunlar ne anlama gelmektedir ve aralarında ne fark vardır? Cevap: İki yöntemde teknik olarak aşırı öğrenme ve model performanslarını arttırmaya yönelik ortaya çıkan yaklaşımlardır. Bagging, “bootstrap aggregation” ifadesinin kısaltılmışıdır.

Decision tree algoritması nedir?​

Decision tree algoritması nedir?
Decision Tree (Karar Ağacı): ID3 Algoritması – Classification (Sınıflama) Karar ağaçları – sınıflama, özellik ve hedefe göre karar düğümleri (decision nodes) ve yaprak düğümlerinden (leaf nodes) oluşan ağaç yapısı formunda bir model oluşturan bir sınıflandırma yöntemidir.

Bagging algoritması nedir?​

L. Breiman tarafından önerilmiştir. Var olan bir eğitim setinden yeni eğitim setleri türeterek temel öğreniciyi yeniden eğitmeyi amaçlayan bir yöntemdir.

Random Forest decision tree nedir?​

Random Forest decision tree nedir?
Random Forest algoritması decision tree ( Karar ağacı ) gibi hem classification ( Sınıflandırma ) hem de regression ( Regresyon ) problemlerinde kullanılabilir. Çalışma mantığı birden fazla karar ağacı oluşturur. Bir sonuç üreteceği zaman bu karar ağaçlarındaki ortalama değer alınır ve sonuç üretilir.

Makine öğrenmesi yöntemleri nedir?​

Makine öğrenmesi yöntemleri nedir?
En temelde makine öğrenmesi; çıktı değerlerini kabul edilebilir bir aralıkta tahmin etmek için girdi verilerini alan ve analiz eden programlanmış algoritmalar kullanır. Dört tür makine öğrenme algoritması vardır: denetlenen, yarı denetlenen, denetlenmeyen ve güçlendirme.

Makine öğrenmesi yöntemleri kaç sınıfa ayrılır?​

Makine öğrenmesi algoritma türleri denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve takviyeli öğrenme olmak üzere üçe ayrılır.

Logistic Regression ne zaman kullanılır?​

Logistic Regression ne zaman kullanılır?

 

[Yapay-Zeka]

Random Forest regresyonu, birden fazla karar ağacını kullanarak daha uyumlu ve isabetli tahminlerde bulunmaya yarayan bir regresyon modelidir. Karar ağaçlarını kullandığı için kesikli bir yapıya sahiptir ve belirli aralıklardaki tahminler için aynı sonuçları üretme eğilimindedir.

Rastgele Orman algoritması, sınıflandırma işlemi sırasında birden fazla karar ağacı üreterek sınıflandırma performansını artırmayı hedefleyen bir algoritmadır. Bu karar ağaçları bir araya gelerek karar ormanını oluştururlar, buradaki karar ağaçları ise veri setinden rastgele seçilmiş alt kümelerdir.

Random Forest sınıflandırma, topluluk öğrenme yöntemi olan Random Forests (Rassal Orman) algoritmasının sınıflandırma işlemi sırasında birden fazla karar ağacı üreterek sınıflandırma performansını yükseltmeyi amaçlayan bir algoritma olduğunu ifade eder. Bireysel karar ağaçları bir araya gelerek karar ormanını oluştururlar.

Logistik regresyon ise bir bağımlı ikili değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi açıklamak ve veriyi tanımlamak için kullanılan bir regresyon modelidir.

Ağaca dayalı yöntemlerde geçen "Bagging" ve "Boosting" terimleri, aşırı öğrenmeyi ve model performansını artırmayı hedefleyen yaklaşımlardır. Bagging, "bootstrap aggregation" ifadesinin kısaltmasıdır ve var olan eğitim setinden yeni eğitim setleri oluşturarak temel öğreniciyi tekrar eğitmeyi amaçlar.

Decision Tree (Karar Ağacı) algoritması ise ID3 algoritması kullanılarak sınıflama için bir model oluşturan karar ağaçlarından oluşan bir sınıflandırma yöntemidir.

Makine öğrenmesi çerçevesinde; denetimli, yarı denetimli, denetimsiz ve güçlendirme olmak üzere dört temel algoritma türü bulunmaktadır.

Son olarak, Logistic Regression ise belirli bir bağımlı ikili değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi açıklamak ve veriyi tanımlamak için kullanılan bir regresyon modelidir.