Karar Ağacı Nedir?
Karar Ağacı Ne İçin Kullanılır?
Daha iyi karar vermeyi kolaylaştıracak bilinçli görüşler oluşturmak için genellikle karar ağaçlarını kullanırız.
Karar ağaçları, bir soruna yönelik en iyi tekil karara ulaşmak için bilgiyi birden fazla değişkene ayırmamıza olanak tanır.
Karar ağaçları, etkili olabilmek için yapılandırılmış bir şekilde açıkça özetlenen tüm olasılıkları içermelidir, ancak aynı zamanda veri bilimcilerinin işbirlikçi kararlar alması ve iş büyümesini optimize etmesi için birden fazla olasılık da sunmalıdır.
KARAR AĞACI BİLEŞENLERİ
- Potansiyel seçenekleri sunan iki veya daha fazla farklı yayını (karar dallarını) birbirine bağlayan tekil bir düğüm veya “karar”.
- Daha sonra bir olay dizisi gelir ve bir karardan kaynaklanabilecek potansiyel olaylara işaret eden dairesel bir “şans düğümü” olarak temsil edilir .
- Son olarak, karar ağacının her bir dalıyla ilişkili maliyet ve faydalara “sonuçlar” diyoruz. Bir ağacın uç noktası, terminal olarak bilinen bir üçgen veya çubukla temsil edilir.
Karar Ağaçları ve Rastgele Orman: Fark Nedir?
Rastgele orman algoritmaları, nihai çoğunluk kararına ulaşmak için çeşitli kararlar oluşturma yetenekleri açısından karar ağaçlarından farklılık gösterir.
Karar ağaçları, sonuçta tek ve en iyi kararı vermemize olanak tanıyan potansiyel sonuçları belirlemek için birden fazla değişkeni içerir. Rastgele orman algoritmaları bir adım daha ileri giderek tek bir karara bağlı kalmazlar. Bunun yerine, önceden alınan çeşitli kararlara dayanarak rastgele kararları bir araya getirirler ve böylece nihai kararı çoğunluğun görüşüne dayandırırlar. Rastgele bir orman, esas olarak, sürekli karar verme yoluyla tek bir sonuç sunmak üzere birbirine göre ağırlıklandırılan birden fazla karar ağacının çıktılarıdır. Bununla birlikte, rastgele orman mutlaka en iyi çözümü belirlemez; bunun yerine, en büyük olasılığa sahip sonuca dayalı daha düzgün bir tahmin oluşturmak için daha fazla çeşitlilik sunar.
RASTGELE ORMAN ÜZERİNDE KARAR AĞACI NE ZAMAN KULLANILIR?
Karar Ağacının Dezavantajları Nelerdir?
Karar ağaçlarının ana dezavantajları, hızla karmaşık hale gelme ve bilgi kazanımıyla dolu olma eğilimlerinde yatmaktadır.
Karar ağaçları, karmaşık problemlere mantıksal çözümler belirlemek için kullanılır ancak olası bir kararın tüm olası sonuçlarını içermediği sürece etkisizdir. Buna göre, karar ağaçları birçok değişkeni içeren çeşitli dallarla yüklenme eğilimindedir ve genellikle tamamen ayrı sonuçlara ayrılır. Bu, karar verirken çok büyük miktarda veriye ve netlikten ziyade kafa karışıklığına yol açabilir.
Karar ağaçları, karar vermek için değeri sayısal olmayan ancak kategorilere uyan niteliksel değişkenler kullanıldığında da sorunlara yol açabilir. Veri analizi kullanımları için niteliksel değişkenlere sayılar atanabilir, ancak niteliksel veriler hala şaşırtıcı sayıda dal oluşturma potansiyeline sahiptir veya tamamen belirsiz karar olasılıkları sunabilir.
Sonuç olarak
Karar ağacı, denetimli bir makine öğrenmesi algoritması olarak karmaşık kararlar almak ve en iyi yaklaşımı belirlemek için kullanılan bir araçtır. Bu algoritma, birden fazla veri noktasını birleştirip belirsizlik derecelerini değerlendirerek şirketlerin daha iyi kararlar almasına, ürün yolu haritaları oluşturmasına, tedarikçi seçimlerine yardımcı olur. Karar ağaçları, bilinçli kararlar oluşturmak ve birden fazla değişkeni inceleyerek en iyi sonuca ulaşmak için kullanılır. Ancak, bu yöntemin karmaşık hale gelme ve büyük miktarda veriye ihtiyaç duyma gibi bazı dezavantajları vardır. Ayrıca, rastgele orman algoritmaları gibi daha karmaşık yöntemlerle karşılaştırıldığında bazı sınırlamalara sahiptir. Bu nedenle, kullanılacak veri seti ve kararın karmaşıklığına bağlı olarak karar ağaçları veya rastgele ormanlar tercih edilir.
Turkish 
English