• 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 kullanılır: Finans sektörü: Risk değerlendirmesi, dolandırıcılık tespiti ve yatırım stratejileri için. Sağlık sektörü: Hastalık teşhisi, tedavi önerileri ve hasta sonuçlarının tahmini için. Perakende ve iş dünyası: Pazarlama stratejilerini optimize etme, müşteri segmentasyonu ve kişiselleştirme, müşteri kaybı tahmini ve yeni ürün piyasaya sürme kararları için. Acil durum planlaması: Tahliye planları ve iletişim zincirleri gibi kritik acil durum bilgilerinin yayılması için. Veri analizi: Sınıflandırma, regresyon ve doğrusal olmayan ilişkilerin keşfi için. Karar ağaçları, karmaşık problemleri açık, mantıksal adımlara ayırma yetenekleri sayesinde birçok sektörde yaygın olarak kullanılmaktadır.
    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