Karar Ağacı

Karar ağacı, karar verme ve öngörüsel analiz için kullanılan güçlü ve sezgisel bir araçtır. Parametrik olmayan bir denetimli öğrenme algoritmasıdır; sıklıkla hem sınıflandırma hem de regresyon görevlerinde kullanılır. Yapısı bir ağacı andırır: kök düğümle başlar, karar düğümleriyle dallanır ve sonuçları temsil eden yaprak düğümlere ulaşır. Bu hiyerarşik model, sadeliği ve yorumlanabilirliği sayesinde makine öğrenimi ve veri analizinde vazgeçilmezdir.

Karar Ağacının Yapısı

• Kök Düğüm: Ağacın başlangıç noktası olup tüm veri kümesini temsil eder. İlk karar burada alınır. Kök düğümde veri kümesindeki en önemli özelliğe göre ilk soru veya ayrım bulunur.
• Dallar: Bir kararın ya da test kuralının olası sonuçlarını temsil ederek sonraki karar düğümüne veya nihai sonuca yönlendirir. Her dal, başka bir karar düğümüne veya bir yaprak düğüme giden karar yolunu gösterir.
• İç Düğümler (Karar Düğümleri): Veri kümesinin belirli özelliklere göre ayrıldığı noktalardır. Bu düğümler, veriyi farklı alt kümelere bölen soru veya kriterleri içerir.
• Yaprak Düğümler (Terminal Düğümler): Karar yolunun sonundaki nihai sonuçları, yani bir sınıflandırma veya kararı temsil eder. Bir yol yaprak düğüme ulaştığında tahmin yapılır.

Karar Ağacı Algoritmaları

Karar ağaçlarını oluşturmak için farklı veri ayrıştırma yaklaşımlarına sahip çeşitli algoritmalar kullanılır:

1. ID3 (Iterative Dichotomiser 3): Veriyi ayırmak için öznitelikler arasından en iyisini seçerken entropi ve bilgi kazancını kullanır. Özellikle kategorik verilerde tercih edilir.
2. C4.5: ID3’ün bir uzantısıdır; hem kategorik hem de sürekli verilerle çalışabilir, karar verirken kazanç oranlarını kullanır. Eksik verileri de yönetebilir.
3. CART (Classification and Regression Trees): Düğümleri ayırmak için Gini saflık ölçütünü kullanır, hem sınıflandırma hem de regresyon görevlerinde kullanılabilir. İkili (binary) bir ağaç oluşturur.

Temel Kavramlar

• Entropi: Bir veri kümesindeki saflık veya düzensizliğin ölçüsüdür. Düşük entropi, daha homojen bir veri kümesini gösterir. Ayrım kalitesini ölçmekte kullanılır.
• Bilgi Kazancı: Bir öznitelik üzerinde veri kümesi ayrıldıktan sonra entropideki azalmadır. Bir özelliğin veriyi sınıflandırmadaki etkinliğini ölçer. Daha yüksek bilgi kazancı, daha iyi ayrım yapan özelliktir.
• Gini Saflığı: Rastgele seçilen bir öğenin yanlış sınıflandırılması olasılığını gösterir. Daha düşük Gini saflığı, daha iyi bir ayrım anlamına gelir.
• Budama: Sınıflandırmada az katkı sağlayan düğümleri kaldırarak ağacın boyutunu küçültme tekniğidir. Modeli basitleştirerek aşırı öğrenmeyi önlemeye yardımcı olur.

Avantajlar ve Dezavantajlar

Avantajlar:

• Kolay Yorumlanabilir: Akış şeması benzeri yapısı sayesinde karar verme süreci kolayca görselleştirilebilir ve anlaşılabilir. Karar ağaçları net karar yolları sunar.
• Çok Yönlü: Hem sınıflandırma hem de regresyon görevlerinde kullanılabilir. Çeşitli alan ve problemlerde uygulanabilirler.
• Veri Dağılımı Varsayımı Yok: Diğer modellerin aksine, karar ağaçları veri hakkında herhangi bir dağılım varsayımı yapmaz; dolayısıyla esnektirler.

Dezavantajlar:

• Aşırı Öğrenmeye Eğilimli: Özellikle karmaşık ağaçlar, eğitim verisine aşırı uyum göstererek yeni verilerde genelleme yeteneğini kaybedebilir. Bunu önlemek için budama gereklidir.
• Kararsızlık: Verideki küçük değişiklikler ağaç yapısında büyük farklılıklara yol açabilir. Bu hassasiyet modelin dayanıklılığını etkileyebilir.
• Baskın Sınıflara Eğilim: Daha fazla seviyeye sahip özellikler doğru yönetilmezse ağaç yapısına hakim olabilir ve önyargılı modeller oluşturabilir.

Kullanım Alanları ve Uygulamalar

Karar ağaçları pek çok alanda yaygın olarak kullanılır:

• Makine Öğrenimi: Geçmiş verilere dayanarak sonuç tahmini gibi sınıflandırma ve regresyon görevlerinde. Rastgele Ormanlar ve Gradyan Artırmalı Ağaçlar gibi daha karmaşık modellerin temelini oluştururlar.
• Finans: Kredi skorlama ve risk değerlendirme. Karar ağaçları, müşteri verilerine göre temerrüt olasılığını değerlendirmede yardımcı olur.
• Sağlık: Hastalık teşhisi ve tedavi önerileri. Karar ağaçları, hasta semptomları ve tıbbi öyküye göre tanı kararlarında destek olur.
• Pazarlama: Müşteri segmentasyonu ve davranış tahmini. Müşteri tercihlerini anlamak ve belirli segmentleri hedeflemek için kullanılırlar.
• Yapay Zeka ve Otomasyon: Sohbet botları ve AI sistemlerinde bilinçli kararlar almak için. Otomatik sistemlerde kural tabanlı bir karar verme altyapısı sağlarlar.

Örnekler ve Kullanım Senaryoları

Örnek 1: Müşteri Tavsiye Sistemleri

Karar ağaçları, geçmiş satın alma verileri ve etkileşimlere dayalı olarak müşteri tercihlerini tahmin ederek e-ticaret öneri motorlarını geliştirmek için kullanılabilir. Satın alma desenlerini analiz ederek benzer ürün veya hizmetler önerirler.

Örnek 2: Tıbbi Tanı

Sağlık alanında karar ağaçları, hasta verilerini semptom ve tıbbi geçmişe göre sınıflandırarak hastalık teşhisine ve önerilen tedavilere yardımcı olur. Farklı tanıları sistematik olarak değerlendiren bir yaklaşım sunar.

Örnek 3: Dolandırıcılık Tespiti

Finansal kurumlar, işlem verilerindeki desen ve anormallikleri analiz ederek şüpheli hareketleri tespit etmek için karar ağaçlarından yararlanır. İşlem özelliklerini değerlendirerek riskli aktiviteleri saptarlar.

Sonuç

Karar ağaçları, makine öğrenimi araç setinin temel bir bileşenidir; netlikleri ve geniş uygulama alanlarıyla değer görürler. Karar verme süreçlerinde temel bir unsur olarak, karmaşık problemlere doğrudan bir yaklaşım sunarlar. İster sağlık ister finans isterse AI otomasyonu olsun, karar ağaçları karar yollarını modelleme ve sonuçları tahmin etme yetenekleriyle önemli değer sağlamaya devam etmektedir. Makine öğrenimi geliştikçe, karar ağaçları veri bilimciler ve analistler için temel bir araç olmaya devam ederek çeşitli alanlarda içgörü ve karar desteği sunar.

Karar Ağaçları ve Son Gelişmeleri

Karar Ağaçları, sınıflandırma ve regresyon görevleri için kullanılan makine öğrenimi modelleridir. Sadelikleri ve yorumlanabilirlikleri sebebiyle popülerdirler. Ancak, özellikle ağaçlar çok derinleştiğinde aşırı öğrenme sorunuyla sıkça karşılaşılır. Son yıllarda bu zorlukların üstesinden gelmek ve karar ağaçlarının performansını artırmak için çeşitli yenilikler geliştirilmiştir.

1. Artırmaya Dayalı Sıralı Meta-Ağaç Topluluğu Oluşturma

Bunlardan biri, Ryota Maniwa ve ekibinin (2024) “Artırmaya Dayalı Sıralı Meta-Ağaç Topluluğu Oluşturma ile Geliştirilmiş Karar Ağaçları” başlıklı makalesinde anlatılmaktadır. Bu çalışma, Bayes karar teorisine dayalı istatistiksel optimaliteyi sağlayarak aşırı öğrenmeyi önlemeyi amaçlayan bir meta-ağaç yaklaşımı sunar. Makalede, meta-ağaç topluluklarını oluşturmak için artırma algoritmalarının kullanımı incelenmiş; meta-ağaç topluluklarının, geleneksel karar ağacı topluluklarına göre öngörü başarımı açısından daha iyi sonuçlar verdiği ve aşırı öğrenmeyi azalttığı gösterilmiştir.
Daha fazlasını okuyun

2. Oluşturma Sürecinde Kombinasyon Başarımıyla Çoklu Karar Ağacı İnşası

Keito Tajima ve ekibinin (2024) “Oluşturma Sürecinde Kombinasyon Başarımıyla Çoklu Karar Ağacı İnşası İçin Algoritmik Bir Çerçeve” başlıklı çalışmasında, karar ağaçlarının inşa süreci boyunca kombinasyon başarımını değerlendirerek oluşturulduğu bir çerçeve öneriliyor. Geleneksel topluluk yöntemlerinden (bagging ve boosting) farklı olarak, bu çerçeve ağaçları aynı anda inşa edip değerlendirmekte ve son tahminlerde başarıyı artırmaktadır. Deneysel sonuçlar, bu yaklaşımın tahmin doğruluğunu artırmada fayda sağladığını göstermiştir.
Daha fazlasını okuyun

3. Ağaç İçinde Ağaç: Karar Ağaçlarından Karar Grafiklerine

Bingzhao Zhu ve Mahsa Shoaran’ın (2021) “Ağaç İçinde Ağaç: Karar Ağaçlarından Karar Grafiklerine” başlıklı makalesi, karar ağaçlarını daha güçlü karar grafiklerine dönüştüren yenilikçi Tree in Tree (TnT) karar grafiğini tanıtır. TnT, düğümlerde ağaçları yinelemeli olarak gömerek karar grafiklerini oluşturur; bu sayede sınıflandırma başarımını artırırken model boyutunu azaltır. Yöntem, düğüm sayısına göre doğrusal zaman karmaşıklığına sahiptir ve büyük veri kümelerine uygundur.
Daha fazlasını okuyun

Bu gelişmeler, karar ağaçlarının etkinliğini artırmaya yönelik devam eden çabaları göstermekte; onları çeşitli veri odaklı uygulamalarda daha sağlam ve çok yönlü hale getirmektedir.