• Buradasın

    Karar ağacı hesaplaması nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Karar ağacı hesaplaması genellikle şu adımları içerir:
    1. Sorunun tanımlanması 4.
    2. Karar ağacının çizilmesi veya yapılandırılması 4.
    3. Olayların oluşma olasılıklarının atanması 45.
    4. Beklenen getirinin veya faydanın ilgili şans noktası için hesaplanması 45. Bu, geriye doğru bir işlemle yapılır 4.
    5. En yüksek beklenen getiri veya faydanın ilgili karar noktasına atanması 4. Yine geriye doğru bir karşılaştırma yapılır 4.
    6. Önerinin sunulması 4.
    Karar ağacı hesaplamasında kullanılan bazı algoritmalar şunlardır:
    • ID3 (Yinelemeli Bölücü 3) 1. Özellikleri her adımda yinelemeli olarak iki veya daha fazla gruba böler 1.
    • CART (Sınıflandırma ve Regresyon Ağacı) 12. Veri setini ikiye ayırarak ayrıştırmaya çalışır 2.
    • CHAID (Ki-Kare Otomatik Etkileşim Tespiti) 1. Karar ağacını hesaplarken çok seviyeli bölmeler gerçekleştirir 1.
    Karar ağacı hesaplaması için MindOnMap gibi çevrimiçi araçlar da kullanılabilir 3.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. canva.com
        1
      2. hacimehmetkaya.com.tr
        2
      3. arslanev.medium.com
        3
      4. forms.app
        4
      5. miro.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Karar ağacı hangi durumlarda kullanılır?

    Karar ağaçları, çeşitli durumlarda etkili bir karar verme aracı olarak kullanılır: 1. İş Yönetimi: Proje yönetimi, yatırım kararları ve stratejik planlama süreçlerinde. 2. Tıp: Tedavi seçenekleri ve tanı süreçlerinde. 3. Finans: Risk analizi ve portföy yönetimi alanlarında. 4. Eğitim: Öğrenci performansı değerlendirme ve müfredat planlama süreçlerinde. 5. Mühendislik: Ürün geliştirme ve kalite kontrol gibi alanlarda. Ayrıca, karar ağaçları günlük yaşamda da kullanılabilir, örneğin: - Alışveriş: Ürün fiyatlandırma veya teklif değiştirme kararlarında. - Acil Durum Planlaması: Tahliye planları ve iletişim zincirleri gibi durumlarda. Karar ağaçları, karmaşık verilerin kodunu daha erişilebilir parçalara ayırarak, kararların daha mantıklı ve yapılandırılmış bir şekilde değerlendirilmesini sağlar.
    5 kaynak

    Karar ağaçları nedir?

    Karar ağaçları, sınıflandırma ve regresyon problemlerinde kullanılan, ağaç tabanlı bir algoritmadır. Karar ağaçlarının bazı özellikleri: Basit ve anlaşılır yapı: Karmaşık veri setlerinde kullanılabilir ve yorumlanması kolaydır. Çoklu veri türleriyle uyum: Sayısal ve sayısal olmayan verileri işleyebilir. Minimum ön işlem gereksinimi: Scale etme ve çok fazla veri ön işleme gerektirmez. Esnek kullanım: Sağlık, eğitim, finans gibi çeşitli alanlarda kullanılabilir. Karar ağaçları üç tür düğümden oluşur: 1. Karar düğümleri: Genellikle karelerle temsil edilir. 2. Şans düğümleri: Tipik olarak dairelerle temsil edilir. 3. Uç düğümler: Genellikle üçgenlerle temsil edilir. Kullanım alanları: tahmin analizi; veri sınıflandırması; regresyon; kayıp müşteri tahmini; tıbbi teşhis.
    5 kaynak