Decision Trees (Karar Ağaçları)

Karar Ağaçları (Decision Trees), tıpkı insan beyninin bir problemi çözerken "Evet/Hayır" soruları sorarak ilerlemesi mantığıyla çalışan, görsel olarak ters çevrilmiş bir ağaca benzeyen ve hem sınıflandırma hem de tahmin (regresyon) yapabilen çok popüler bir makine öğrenimi algoritmasıdır.

Karar Ağaçları (Decision Trees), tıpkı insan beyninin bir problemi çözerken "Evet/Hayır" soruları sorarak ilerlemesi mantığıyla çalışan, görsel olarak ters çevrilmiş bir ağaca benzeyen ve hem sınıflandırma hem de tahmin (regresyon) yapabilen çok popüler bir makine öğrenimi algoritmasıdır.

account_tree Ağaç Nasıl Büyür?

Algoritma veriyi en iyi bölen soruyu kök (Root) olarak en tepeye koyar. Örn: Banka kredi verecek. Sistem en tepeye 'Maaşı 10 bin TL'den büyük mü?' sorusunu koyar. Cevap EVET ise sol dala geçer ve yeni soru sorar: 'Geçmiş borcu var mı?'. Hayır ise kredi ONAY (Yaprak/Leaf) sonucuna varır. Anlaşılması ve insan gözüyle harita olarak okunabilmesi (Açıklanabilir Yapay Zeka - XAI) en büyük avantajıdır.

Zayıf Yönleri

warning Overfitting (Ezberleme) Eğilimi

Eğer ağacın büyümesine (derinliğine) sınır koymazsanız, her bir müşteriye özel soru soracak kadar binlerce dala ayrılır ve eğitim verisini tamamen ezberler, yeni gelen veride çuvallar.

content_cut Çözüm: Budama (Pruning)

Ezberlemeyi engellemek için ağacın gereksiz detaylara inen uç dallarının mühendisler tarafından kesilmesi (budanması) gerekir.