Karar ağaçları sınıflandırma ve regresyon görevleri için kullanılan bir tür makine öğrenimi algoritması olup veri bilimi için kullanılır. Bir dizi kararın ve bu kararların olası sonuçlarının o gözlemin özelliklerine dayalı olarak yeni bir gözlemin sonucunu tahmin etme amacı ile grafiksel bir temsilidir.
Karar Ağaçları Nedir?
Karar ağaçları özelliklerin değerlerine göre verileri daha küçük ve daha küçük alt kümelere bölerek ve her alt küme için ayrı bir karar ağacı oluşturarak çalışır. Ağaç, kök düğümden başlanarak ve daha sonra ağaç boyunca ilerleyerek, özelliklerin değerlerine dayalı olarak her düğümde kararlar alınarak oluşturulur. Nihai karar, gözlemin tahmin edilen sonucunu temsil eden yaprak düğümde verilir.
Karar ağaçları, anlaşılması ve yorumlanması kolay olduğu ve hem sürekli hem de kategorik verileri işleyebildiği için veri biliminde kullanışlıdır. Genellikle müşteri davranışını tahmin etmek, tıbbi bir durum olasılığını tahmin etmek ve bir kredi temerrüdü olasılığını tahmin etmek dahil olmak üzere çok çeşitli uygulamalarda kullanılırlar.
Genel olarak, karar ağaçları, sınıflandırma ve regresyon görevleri için kullanılan bir tür makine öğrenimi algoritmasıdır. Bunlar, bir dizi kararın ve bu kararların olası sonuçlarının grafiksel bir temsilidir ve kök düğümden başlayıp ağaç boyunca ilerleyerek, her düğümde özelliklerin değerlerine dayalı kararlar alarak inşa edilirler. Karar ağaçları, anlaşılması ve yorumlanması kolay olduğu ve hem sürekli hem de kategorik verileri işleyebildiği için veri biliminde kullanışlıdır.
Bir Karar Ağacı Örneği
Veri biliminde karar ağaçlarının nasıl kullanılabileceğine dair bir örnek vermek gerekirse;
Diyelim ki bir şirket, hangi müşterilerin abonelikten çıkma (hizmetlerini iptal etme) olasılığının yüksek olduğunu tahmin etmek istiyor. Her müşterinin yaşı, cinsiyeti, gelir düzeyi ve abone oldukları hizmetin türü dahil olmak üzere bir dizi özelliği hakkında veriye sahiptir.
Hangi müşterilerin müşteri kaybetme olasılığının yüksek olduğunu tahmin etmek için verileri analiz etmek ve abone kaybını etkileyen en önemli özellikleri belirlemek için bir karar ağacı algoritması kullanabilir. Algoritma, örneğin, daha düşük gelirli ve daha düşük fiyatlı hizmet planlarına abone olan müşterilerin müşteriyi kaybetme olasılığının daha yüksek olduğunu görebilir.
Bu analize dayanarak, şirket şuna benzeyen bir karar ağacı oluşturabilir:
- Kök düğüm: Müşterinin gelir düzeyi belirli bir eşiğin altında mı?
Evet ise, sol alt düğüme gidin.
Hayır ise, sağ alt düğüme gidin.
- Sol alt düğüm: Müşterinin hizmet planı daha düşük fiyatlı bir plan mı?
Cevabınız evet ise, müşterinin çalkalanacağını tahmin edin.
Hayır ise, müşterinin ayrılmayacağını tahmin edin.
- Sağ alt düğüm: Müşterinin kayıp olmayacağını tahmin edin.
Bu karar ağacı daha sonra, belirli bir müşterinin gelir düzeyine ve hizmet planına bağlı olarak ayrılma olasılığı hakkında tahminlerde bulunmak için kullanılabilir.
Genel olarak bu, karar ağaçlarının veri biliminde nasıl kullanılabileceğinin yalnızca bir örneğidir. Farklı özelliklerin değerlerine dayalı olarak sonuçları tahmin etmek için yararlı bir araçtır ve genellikle müşteri davranışını tahmin etmek, tıbbi bir durum olasılığını tahmin etmek ve bir kredi temerrüdü olasılığını tahmin etmek dahil olmak üzere çok çeşitli uygulamalarda kullanılırlar.
Kaynak: