Karar Ağaçları (Decision Trees) – 2

Her bir düğüm (node) gini özelliğine sahiptir: gini özelliği o düğümün "kirlilik" (impurity) ni ölçer: Eğer o düğümdeki eğitim örneklerinin hepsi aynı sınıftan ise, düğüm saftır (gini = 0) denir. Formulü ise: CART Algoritması Scikit-Learn'in karar ağaçları için CART algoritmasını kullandığını bir önceki yazıda söylemiştim. Algoritmadan bahsedelim: algoritma ilk olarak eğitim verilerini tek bir öznitelik … Okumaya devam et Karar Ağaçları (Decision Trees) – 2

Reklamlar

Karar Ağaçları (Decision Trees) – 1

Karar ağaçları, destek vektör makineleri gibi oldukça güçlü bir makine öğrenimi algoritmasıdır. Hem regresyon hem de sınıflandırma problemleri için kullanılabilirler. Ayrıca ileride değineceğimiz rastgele ormanlar (random forests) algoritmasının temel bileşenidir. Karar ağaçlarını daha kolay anlayabilmek için bir örnek yapalım ve nasıl tahmin ettiğine bakalım. Yine Iris verisetini kullandık. Karar ağacını görselleştirebilmemiz için öncelikle graf tanım … Okumaya devam et Karar Ağaçları (Decision Trees) – 1