Decision tree nedir?
Decision Tree Nedir?
Decision tree (karar ağaçları), bir problemi çözmek veya karar vermek için kullanılan görsel bir yöntemdir. Verileri sınıflandırmak veya tahmin yapmak amacıyla kullanılır. Ağaç yapısı, sorunları daha küçük parçalara ayırarak çözüm bulmayı kolaylaştırır.Temel Özellikler
- Ağaç Yapısı: Düğüm ve yapraklardan oluşur. Düğümler karar noktalarını, yapraklar ise sonuçları temsil eder.
- Kolay Anlaşılabilirlik: Görsel bir aracıdır, bu nedenle kullanıcılar için anlaşılması kolaydır.
- Veri İşleme: Küçük parçalara ayırarak karmaşık kararları basitleştirir.
- Esneklik: Hem sınıflandırma hem de regresyon problemlerinde kullanılabilir.
Kullanım Alanları
- Pazarlama stratejileri geliştirme
- Tıbbi teşhis süreçleri
- Finansal risk analizleri
- Otomatik karar sistemleri
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme adımının model başarısı üzerindeki etkileri nelerdir ve hangi yöntemler sıklıkla tercih edilir?
- Konuşma tanıma (ASR) verisi hazırlama ve değerlendirme metrikleri
- Veri biliminde denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin avantajları ve kullanım alanları açısından temel farkları nelerdir
- Model açıklanabilirliği: SHAP ve LIME nasıl çalışır?
- Özellik etkileşimleri ve polinom özellikler model performansını nasıl etkiler?
- Regresyon analizi nedir?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme adımlarının model başarısına etkisi nasıl açıklanabilir
- Özdeşlik ve veri eşleştirme: fuzzy matching ve record linkage
- Veri mühendisi ne iş yapar?
- Veri ön işleme tekniklerinin makine öğrenmesi modellerinin doğruluğu üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir?
- Veri mühendisliği hangi görevleri üstlenir?
- Gerçek zamanlı veri analizi nasıl yapılır?
- Train-test split nasıl yapılır?
- Veri biliminin aşamaları nelerdir?
- Zaman serisi analizi nedir?
- Duygu analizi (sentiment) veri seti nasıl etiketlenir ve dengelenir?
- Implicit feedback verisiyle öneri sistemi nasıl kurulur?
- Yapay Zeka Nedir? Nasıl Çalışır?
- Etiket gürültüsü (label noise) ile baş etme stratejileri
- Makine öğrenmesinde transfer öğrenme algoritmaları hakkında en yeni gelişmeler nelerdir?