Karar ağacı öğrenmesi(decision tree learning) nedir?

Karar ağacı öğrenmesi sırasında, öğrenilen bilgi bir ağaç üzerinde modellenir. Bu ağacın bütün iç düğümleri (interior nodes) birer girdiyi ifade eder.

Karar ağacı öğrenmesi (decision tree learning) iki temel amaç için kullanılır.

1-Sınıflandırma problemleri : Sınıflandırma ağaçları (Classification Tree) : Bir kişinin harcamalarından eğitim düzeyinin tahmini gibi, hedef kümeyi çeşitli sınıflardan birisine yerleştirmeyi amaçlayan ve sınıf tanımı yapan problemler.
2-İlkelleme problemleri : İlkelleme ağaçları (Regression Trees): Sonuçta bir sınıf yerine sayısal bir değer döndüren veri madenciliği problemleri.

Gain ve Entropi formülleri:
decision-tree-equations-entropy-gain

Kaynaklar:

Karar Ağacı Öğrenmesi (decision tree learning)

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir