Karar Ağacı

Karar Ağacı, girdi verilerine dayalı olarak kararlar veya tahminler almak için kullanılan denetimli bir öğrenme algoritmasıdır. Ağaç benzeri bir yapı olarak görselleştirilir; burada her iç düğüm bir öznitelikte yapılan testi, her dal testin sonucunu ve her yaprak düğüm bir sınıf etiketini veya sürekli bir değeri temsil eder.

Karar Ağacının Temel Bileşenleri

1. Kök Düğüm: Tüm veri setini ve yapılacak ilk kararı temsil eder.
2. İç Düğümler: Özniteliklerdeki kararları veya testleri temsil eder. Her iç düğümün bir veya daha fazla dalı vardır.
3. Dallar: Bir kararın veya testin sonucunu temsil eder ve başka bir düğüme yönlendirir.
4. Yaprak Düğümler (Terminal Düğümler): Daha fazla bölünmenin olmadığı, son kararın veya tahminin yapıldığı düğümlerdir.

Karar Ağacının Yapısı

Bir Karar Ağacı, kök düğümle başlar ve bir öznitelikteki değerlere göre dallara ayrılır. Bu dallar, iç düğümlere yönlendirir ve burada daha fazla bölünme olur, ta ki yaprak düğümlere ulaşılana kadar. Kökten yaprak düğümlere giden yollar karar kurallarını temsil eder.

Karar Ağaçları Nasıl Çalışır?

Bir Karar Ağacı oluşturma süreci birkaç adımı içerir:

1. En İyi Özniteliğin Seçilmesi: Gini safsızlığı, entropi veya bilgi kazancı gibi metrikler kullanılarak veriyi bölmek için en iyi öznitelik seçilir.
2. Veri Setinin Bölünmesi: Seçilen özniteliğe göre veri seti alt kümelere ayrılır.
3. Sürecin Tekrarlanması: Bu işlem, her alt küme için yinelemeli olarak tekrarlanır; yeni iç düğümler veya yaprak düğümler oluşturulur, ta ki bir durdurma kriteri sağlanana kadar. Örneğin, bir düğümdeki tüm örnekler aynı sınıfa ait olduğunda veya önceden tanımlanmış bir derinliğe ulaşıldığında süreç durur.

Bölme Metrikleri

• Gini Safsızlığı: Rastgele seçilen bir öğenin yanlış sınıflandırılma olasılığını ölçer.
• Entropi: Veri setindeki düzensizlik veya safsızlık düzeyini ölçer.
• Bilgi Kazancı: Bir öznitelik temelinde verilerin bölünmesiyle entropi veya safsızlıkta sağlanan azalmayı ölçer.

Karar Ağaçlarının Avantajları

• Anlaşılır: Ağaç benzeri yapı sezgisel ve yorumlaması kolaydır.
• Çok Yönlü: Hem sınıflandırma hem de regresyon görevlerinde kullanılabilir.
• Parametrik Olmayan: Veride herhangi bir dağılım varsayımı yapmaz.
• Hem Sayısal Hem Kategorik Verileri İşler: Farklı veri türlerini işleyebilir.

Karar Ağaçlarının Dezavantajları

• Aşırı Uyum: Ağaçlar fazla karmaşık hale gelip eğitim verisine aşırı uyum gösterebilir.
• Kararsızlık: Verideki küçük değişiklikler tamamen farklı bir ağaçla sonuçlanabilir.
• Eğilim: Daha çok seviyeye sahip özniteliklere karşı eğilimli olabilir.

Yapay Zekâda Karar Ağaçlarının Uygulamaları

Karar Ağaçları son derece çok yönlüdür ve çeşitli alanlarda uygulanabilir:

• Sağlık: Hasta verilerine göre hastalık tanısı koyma.
• Finans: Kredi puanlaması ve risk değerlendirmesi.
• Pazarlama: Müşteri segmentasyonu ve hedefleme.
• Üretim: Kalite kontrol ve hata tespiti.