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
- KNN algoritması nasıl çalışır?
- ROC eğrisi nedir?
- Veri analizinde outlier (aykırı değer) nedir ve nasıl işlenir?
- Metin madenciliği temel adımları: tokenizasyon, stop-word, lemma
- Python ile grafik nasıl çizilir?
- Veri bilimi için istatistik neden önemlidir?
- Aşırı öğrenme (overfitting) ve erken durdurma (early stopping) nasıl uygulanır?
- Veri standardizasyonu nasıl yapılır?
- Derin sinir ağı nasıl eğitilir?
- Veri bilimi için en iyi online kurslar nelerdir?
- Veri analisti maaşları ne kadar?
- Jupyter Notebook en iyi uygulamaları: dosya yapısı ve yeniden üretilebilirlik
- Veri bilimi nedir ve hangi alanları kapsar?
- Veri analisti kimdir?
- Python mu R mi? Veri bilimi için dil seçimi ve ekosistem karşılaştırması
- Yapay sinir ağlarının derin öğrenme sürecindeki rolü nedir?
- Veri bilimi iş ilanlarında hangi beceriler aranır?
- Regülerleştime: L1, L2 ve Elastic Net farkları ve etkileri
- Veri tabaninda indeks kullanımı nasıl daha verimli hale getirilebilir?
- Veri bilimi alanında kullanılan temel istatistiksel kavramlar nelerdir?