Karar ağaçları hem sınıflandırma hem de regresyon görevleri için kullanılan popüler bir algoritmadır. Hedef değişkeni en iyi şekilde ayıran özelliklere dayalı olarak verileri yinelemeli olarak alt kümelere bölerek çalışırlar.
Tahminlerde bulunma ve karar alma sürecini yönetme adımları
1. Ağaç Yapımı
-
Kök Düğüm: Veri kümesinin tamamıyla başlar.
-
Özellik Seçimi: Veriyi alt kümelere bölmek için en iyi özelliği seçer. "En iyi" özellik bir kritere göre belirlenir (Gini safsızlığı veya bilgi kazancı gibi).
-
Bölme: Seçilen özelliğin değerlerine göre verileri alt kümelere böler.
-
Özyinelemeli Bölme: Belirli durdurma kriterleri (maksimum derinliğe ulaşmak veya çok az örneğe sahip olmak gibi) karşılanana kadar dallar veya düğümler oluşturarak her alt küme için bu işlemi sürdürür.
2. Karar Verme ve Tahmin
-
Çaprazlama: Yeni veriler için tahminler yaparken, o veri noktasının özelliklerinin değerlerine dayalı olarak ağacın içinden geçer.
-
Düğüm Değerlendirmesi: Her düğümde, özelliğin değerini bir eşiğe göre test eder ve uygun dalın ardından ağaçta aşağı doğru hareket eder.
-
Yaprak Düğümleri: Sonunda nihai tahmini veya kararı sağlayan bir yaprak düğüme ulaşır.
3. Kategorik ve Sayısal Özelliklerin Kullanımı
-
Kategorik özellikler için karar ağaçları farklı kategorilere göre kolayca bölünebilir.
-
Sayısal özellikler için karar ağaçları, verileri en iyi şekilde bölmek amacıyla farklı eşikler dener.
4. Fazla Uyarlamayı Yönetme
- Karar ağaçları aşırı uyum sağlamaya eğilimlidir. Budama, ağaç derinliğini sınırlama veya bir düğümü bölmek için gereken minimum örnek sayısını ayarlama gibi teknikler aşırı uyumun önlenmesine yardımcı olur.
5. Tahmin Güvenirliği ve Olasılık
- Sınıflandırmada karar ağaçları, örneklerin yaprak düğümlerdeki dağılımına dayalı olarak sınıf olasılıkları sağlayabilir. Regresyon için yaprak düğümlerdeki ortalama veya çoğunluk değerine dayalı olarak sürekli çıktı sağlar.
6. Yorumlanabilirlik
- Karar ağaçlarının önemli avantajlarından biri yorumlanabilir olmalarıdır. Kolayca görselleştirilir ve anlaşılırlar; karar vermede hangi özelliklerin en önemli olduğu konusunda fikir sahibi olunmasına olanak tanırlar.
7. Topluluk Yöntemleri
- Karar ağaçları, performansı ve sağlamlığı artırmak için Rastgele Ormanlar veya Gradyan Arttırma gibi topluluk yöntemleriyle birleştirilebilir.
Karar ağaçları, veriler içindeki karmaşık ilişkileri modellemek için basit ama güçlü bir yaklaşım sunar. Ancak, basit karar sınırlarına dayalı olarak iyi bölünmeyen veya gürültülü veya alakasız özelliklerin bulunduğu belirli veri türleriyle zorluk yaşayabilirler.
