• Buradasın

    Karar ağaçları nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Karar ağaçları, sınıflandırma ve regresyon problemlerinde kullanılan, ağaç tabanlı bir algoritmadır 13.
    Karar ağaçlarının bazı özellikleri:
    • Basit ve anlaşılır yapı: Karmaşık veri setlerinde kullanılabilir ve yorumlanması kolaydır 15.
    • Çoklu veri türleriyle uyum: Sayısal ve sayısal olmayan verileri işleyebilir 35.
    • Minimum ön işlem gereksinimi: Scale etme ve çok fazla veri ön işleme gerektirmez 1.
    • Esnek kullanım: Sağlık, eğitim, finans gibi çeşitli alanlarda kullanılabilir 35.
    Karar ağaçları üç tür düğümden oluşur:
    1. Karar düğümleri: Genellikle karelerle temsil edilir 23.
    2. Şans düğümleri: Tipik olarak dairelerle temsil edilir 23.
    3. Uç düğümler: Genellikle üçgenlerle temsil edilir 23.
    Kullanım alanları:
    • tahmin analizi 3;
    • veri sınıflandırması 3;
    • regresyon 35;
    • kayıp müşteri tahmini 5;
    • tıbbi teşhis 5.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

    Konuyla ilgili materyaller

    Karar ağaçlarında en iyi bölme kriteri nedir?

    Karar ağaçlarında en iyi bölme kriteri, kullanılan algoritmaya ve problemin türüne göre değişiklik gösterebilir. İşte bazı yaygın bölme kriterleri: Gini Katsayısı. Bilgi Kazancı (Information Gain). Entropi. Kazanç Oranı (Gain Ratio). Ayrıca, Ortalama Kare Hatası (Mean Squared Error, MSE) ve Ortalama Mutlak Hata (Mean Absolute Error, MAE) gibi ölçütler de regresyon problemlerinde kullanılır. Karar ağaçlarında en iyi bölme kriterini belirlemek için, problemin gereksinimlerine ve veri setinin özelliklerine göre değerlendirme yapılması önerilir.

    Karar yapıları nelerdir?

    Karar yapıları, programlama dillerinde belirli koşullara göre farklı kod bloklarının çalışmasını sağlayan yapılardır. En yaygın kullanılan karar yapıları şunlardır: 1. if-else: Belirli bir koşul doğruysa (true) belirli bir kod bloğunu çalıştırır, değilse başka bir kod bloğuna geçer. ``` if (koşul) { // Koşul doğruysa çalışacak kod } else { // Koşul yanlışsa çalışacak kod } ``` 2. switch-case: Çok fazla if-else bloğu yazmak yerine daha düzenli bir yapı sağlar. ``` switch (değişken) { case değer1: // Çalışacak kod break; case değer2: // Çalışacak kod break; default: // Hiçbiri eşleşmezse çalışacak kod } ``` 3. Ternary (Üçlü) Operatörü: if-else yerine daha kısa bir yazım kullanmak için kullanılır. ``` $mesaj = ($yas >= 18) ? "Giriş yapabilirsiniz." : "Giriş yasak!"; ``` 4. match (PHP 8 ve sonrası): switch-case‘e alternatif olarak daha kısa ve okunaklı bir yapı sunar.

    Karar ağacı hesaplaması nasıl yapılır?

    Karar ağacı hesaplaması yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Hedef Belirleme: Karar ağacının en üst kısmına birincil hedef veya neden yerleştirilir. 2. Düğümlerin Eklenmesi: Kök düğümden başlayarak, her bir kararın veya olası sonucun olduğu karelere (karar düğümleri) ve dairelere (şans düğümleri) dallar eklenir. 3. Değerlerin Atanması: Her bir öğeye sayısal değerler atanır; bu, kararların objektif olarak değerlendirilmesini sağlar. 4. Ağacın Genişletilmesi: Adımlar ve sonuçlar eklendikçe ağaç genişletilir. 5. Beklenen Değerin Hesaplanması: Her sonucun maliyeti ve gerçekleşme olasılığı hesaplanarak, beklenen değer formülü ile en iyi eylem planı belirlenir. Karar ağacı hesaplaması için özel yazılımlar veya çevrimiçi araçlar da kullanılabilir.

    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.