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 adımlarının model başarısı üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir ve optimize edilir?
- Veri ön işleme tekniklerinin model performansı üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir ve hangi durumlarda hangi teknikler tercih edilmelidir?
- Spark nedir ve ne işe yarar?
- Zaman serisinde durağanlık testi: ADF ve KPSS nasıl yapılır?
- Python’da veri analizi için en çok kullanılan kütüphane hangisidir?
- Veri analizinde kullanılan temel istatistiksel kavramlar nelerdir?
- Veri analizinde hangi istatistiksel dağılım modelleri kullanılır ve hangi durumlarda tercih edilir?
- Veri bilimi projelerinde model overfitting sorununu önlemek için hangi yöntemler ve teknikler en etkili şekilde uygulanabilir
- Doğrusal regresyon nasıl çalışır?
- Optimizasyon tekniklerini kullanarak veri tabaninda büyük veri setleri üzerinde performansı artırmak için hangi matematiksel hesaplamalar ve algoritmalar kullanılabilir?
- Hipotez testleri: t-testi, ki-kare ve ANOVA ne zaman kullanılır?
- Veri ön işleme adımlarının model performansı üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir ve hangi yöntemler daha etkilidir
- Seaborn kütüphanesi ne işe yarar?
- Veri ön işleme tekniklerinin makine öğrenmesi modellerinin doğruluk ve genelleme kapasitesi üzerindeki etkileri nelerdir
- Veri biliminde denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin avantajları ve kullanım alanları açısından nasıl karşılaştırılır?
- Girdi önem analizi ile iş süreçlerinde karar destek
- Büyük veri teknolojileri nelerdir?
- Veri bilimi projelerinde model overfitting’in önlenmesi için hangi yöntemler en etkili sonuçlar verir ve neden?
- Veri toplama yöntemleri nelerdir?
- Yapay zekâ alanında kullanılan en yaygın optimizasyon algoritmaları nelerdir?