R'de Karar Ağacı: Bileşenler, Türler, Oluşturma Adımları, Zorluklar

"R'deki karar ağacı" , yapılabilecek seçimlerin ve sonuçlarının ne olabileceğinin grafiksel gösterimidir. Grafik bir ağaç şeklinde temsil edilir. Ağacın farklı bölümleri, karar vericinin çeşitli faaliyetlerini temsil eder. Belirli bir eylemin farklı olasılıklarını ve sonuçlarını görsel olarak ortaya koymanın etkili bir yoludur.

Neden R'de Karar Ağacı kullanmalıyım?

R'deki karar ağaçlarının önemini sorgulayabilirsiniz. Karar ağaçları sadece sorunu ve farklı çözümleri değil, aynı zamanda tüm olası seçenekleri de ortaya koyar. Bu seçenekler, karar vericinin daha geniş bir çözüm yelpazesi bulmak için karşılaştığı zorluklar olabilir.

Ayrıca, bir sorunun farklı olası sonuçlarını analiz etmeye ve önceden planlamaya yardımcı olur. Farklı sonuçların değerlerini de kolayca ölçebilmeniz için kapsamlı bir çerçeve sunar. Bu, özellikle koşullu olasılık devreye girdiğinde önemlidir.

R'deki bir karar ağacının farklı bölümleri nelerdir?

Bir karar ağacının ne anlama geldiğini anlamak ve yorumlamak için, bir karar ağacının farklı bölümlerinin ne olduğunu anlamalısınız. Karar ağaçlarına baktığınızda bu terimlerle çok sık karşılaşabilirsiniz.

• Düğümler: Bir ağacın düğümleri, meydana gelen bir olayı veya karar vericinin yapması gereken bir seçimi temsil eder.
• Kenarlar: Bunlar, belirlenen farklı koşullar veya kurallardır.
• Kök Düğüm: Bu, bir örneğin görselleştirilmesi durumunda tüm popülasyonu veya örneği gösterir.
• Bölme: Bu, düğümün alt düğümlere bölünmesidir.
• Karar düğümleri: Bunlar, daha fazla bölünen belirli alt düğümlerdir.
• Yaprak: Bunlar son terimler veya bölünmeyen düğümlerdir.
• Budama: Bir karar düğümünün alt düğümlerinin kaldırılmasıdır.
• Dal: Bunlar bütün bir karar ağacının alt bölümleridir.

Okuyun: Veri Bilimi ve Karar Bilimi

Karar ağacını R'de nasıl kullanabilirim?

Karar ağaçları sadece R'de yapılabileceğinden, önce R'yi kurmanız gerekir. Bu, çevrimiçi olarak çok hızlı bir şekilde yapılabilir. R'yi indirdikten sonra, karar ağaçlarını kullanmak için paketler oluşturmanız ve görselleştirmeniz gerekir. Buna izin veren paketlerden biri “parti”dir. install.package (“parti”) komutunu yazdığınızda , karar ağacı temsillerini kullanabilirsiniz. Karar ağaçları da karmaşık ve denetimli algoritmalar olarak kabul edilir.

Karar ağaçları R'de nasıl çalışır?

Karar ağaçları, R kullandığınızda makine öğrenimi ve veri madenciliğinde daha sık kullanılır. Bu durumda kullanılan temel unsur, gözlemlenen veya eğitim verileridir. Daha sonra kapsamlı bir model oluşturulur. Karar ağacını yükseltmek ve iyileştirmek için bir dizi doğrulama verisi de kullanılır.

Daha fazla bilgi edinin: R programlamada Veri Görselleştirme

Karar ağaçlarının farklı türleri nelerdir?

Karar ağaçlarının en önemli türleri Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçlarıdır. Bunlar genellikle girdiler ve çıktılar kategorik olduğunda kullanılır.

Sınıflandırma Ağaçları: Değişkenin belirli bir değer kümesi alabileceği ağaç modelleridir. Bu durumlarda, yapraklar sınıf etiketlerini temsil ederken, dallar farklı bir özelliğin bağlaçlarını temsil eder. Genellikle “evet” veya “hayır” türünde bir ağaçtır.

Regresyon Ağaçları: Sürekli değerler alabilen bir değişkene sahip karar ağaçları vardır.

Yukarıdaki karar ağaçlarının her ikisini de birleştirdiğinizde, CART veya sınıflandırma ve regresyon ağaçlarını elde edersiniz. Bu, birkaç kez karşılaşabileceğiniz bir şemsiye terimdir. Bunlar, yukarıda belirtilen prosedürlere atıfta bulunur. Bu ikisindeki tek fark, bağımlı değişkenlerin türüdür - kategorik veya sayısal.

R üzerinde bir karar ağacı oluşturmak için gereken adımlar nelerdir?

Adım 1: İçe Aktar - Analiz etmek istediğiniz veri kümesini içe aktarın.

Adım 2: Temizleme- Veri seti temizlenmelidir.

Adım 3: Bir tren veya test seti oluşturun - Bu, algoritmanın etiketleri tahmin etmek için eğitilmesi ve ardından çıkarım için kullanılması gerektiği anlamına gelir.
Adım 4: Modeli oluşturun- Bunun için rpart() sözdizimi kullanılır. Bu, daha fazla bölmenin mümkün olmadığı bir noktaya ulaşılana kadar düğümlerin bölünmeye devam ettiği anlamına gelir.

Adım 5: Veri kümenizi tahmin edin - Bu adım için sözdizimi tahminini () kullanın.

Adım 6: Performansı ölçün - Bu adım matrisin doğruluğunu gösterir.

Adım 7: Hiper-parametreleri ayarlayın- Uyumun özelliklerini kontrol etmek için karar ağacının çeşitli parametreleri vardır. Parametreler, rpart.control() işlevi kullanılarak kontrol edilebilir.

Ayrıca Okuyun: Yeni Başlayanlar için R Eğitimi

R'de karar ağacı kullanmanın zorlukları nelerdir?

Budama sıkıcı bir süreç olabilir ve doğru bir temsil elde etmek için dikkatli bir şekilde yapılması gerekir. Küçük bir değişiklik durumunda bile yüksek istikrarsızlık olabilir. Bu nedenle, kullanıcılar, özellikle de yeni başlayanlar için zahmetli olabilecek oldukça değişkendir. Ayrıca, birkaç durumda istenen sonuçları ve sonuçları üretmede başarısız olabilir.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi derslerini öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

toparlamak

Sonuçların ne olacağının da farkındayken optimal bir seçim yapmak istiyorsanız, R'deki karar ağacını nasıl kullanacağınızı bildiğinizden emin olun. Nelerin olabileceğini ve nelerin olmayacağının şematik bir temsilidir. Bir karar ağacının yukarıda açıklanan birkaç farklı bileşeni vardır. Kullanımı popüler ve güçlü bir makine öğrenimi algoritmasıdır.