Bir karar a\u011fac\u0131n\u0131n arkas\u0131ndaki temel fikir, karar kurallar\u0131n\u0131 kullanarak bir yan\u0131t de\u011fi\u015fkeninin de\u011ferini tahmin eden bir dizi \u00f6ng\u00f6r\u00fcc\u00fc de\u011fi\u015fkeni kullanarak bir “a\u011fa\u00e7” olu\u015fturmakt\u0131r.<\/span><\/p>\n \u00d6rne\u011fin, profesyonel beyzbol oyuncular\u0131n\u0131n y\u0131ll\u0131k maa\u015f\u0131n\u0131 tahmin etmek i\u00e7in “oynanan y\u0131l” ve “ortalama say\u0131” de\u011fi\u015fkenlerini kullanabiliriz.<\/span><\/p>\n Bu veri k\u00fcmesini kullanarak karar a\u011fac\u0131 modeli \u015fu \u015fekilde g\u00f6r\u00fcnebilir:<\/span> <\/p>\n Bu karar a\u011fac\u0131n\u0131 \u015fu \u015fekilde yorumlayabiliriz:<\/span><\/p>\n Karar a\u011fac\u0131n\u0131n temel avantaj\u0131, bir veri setine h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde uyarlanabilmesi ve nihai modelin, yukar\u0131daki gibi bir “a\u011fa\u00e7” diyagram\u0131 kullan\u0131larak a\u00e7\u0131k\u00e7a g\u00f6rselle\u015ftirilebilmesi ve yorumlanabilmesidir.<\/span><\/p>\n Ana dezavantaj, bir karar a\u011fac\u0131n\u0131n e\u011fitim veri k\u00fcmesine gere\u011finden fazla uyum sa\u011flama<\/a> e\u011filiminde olmas\u0131d\u0131r; bu, muhtemelen g\u00f6r\u00fcnmeyen veriler \u00fczerinde d\u00fc\u015f\u00fck performans g\u00f6stermesi anlam\u0131na gelir. Bu ayn\u0131 zamanda veri k\u00fcmesindeki ayk\u0131r\u0131 de\u011ferlerden de b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde etkilenebilir.<\/span><\/p>\n Karar a\u011fac\u0131n\u0131n bir uzant\u0131s\u0131, esasen bir dizi karar a\u011fac\u0131ndan olu\u015fan, rastgele orman<\/strong> olarak bilinen bir modeldir.<\/span><\/p>\n Rastgele orman modeli olu\u015fturmak i\u00e7in kulland\u0131\u011f\u0131m\u0131z ad\u0131mlar \u015funlard\u0131r:<\/span><\/p>\n 1.<\/strong> Orijinal veri k\u00fcmesinden \u00f6n y\u00fcklemeli \u00f6rnekleri al\u0131n.<\/span><\/p>\n 2.<\/strong> Her \u00f6ny\u00fckleme \u00f6rne\u011fi i\u00e7in, tahmin edici de\u011fi\u015fkenlerin rastgele bir alt k\u00fcmesini kullanarak bir karar a\u011fac\u0131 olu\u015fturun.<\/span><\/p>\n 3.<\/strong> Nihai bir model elde etmek i\u00e7in her a\u011fa\u00e7tan elde edilen tahminlerin ortalamas\u0131n\u0131 al\u0131n.<\/span><\/p>\n Rastgele ormanlar\u0131n avantaj\u0131, g\u00f6r\u00fcnmeyen veriler \u00fczerinde karar a\u011fa\u00e7lar\u0131ndan \u00e7ok daha iyi performans g\u00f6sterme e\u011filiminde olmalar\u0131 ve ayk\u0131r\u0131 de\u011ferlere daha az e\u011filimli olmalar\u0131d\u0131r.<\/span><\/p>\n Rastgele ormanlar\u0131n dezavantaj\u0131, son modeli g\u00f6rselle\u015ftirmenin bir yolu olmamas\u0131 ve yeterli bilgi i\u015flem g\u00fcc\u00fcn\u00fcz yoksa veya \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131z veri k\u00fcmesi a\u015f\u0131r\u0131 derecede hacimliyse bunlar\u0131 olu\u015fturman\u0131n uzun zaman alabilmesidir.<\/span><\/p>\n A\u015fa\u011f\u0131daki tablo, karar a\u011fa\u00e7lar\u0131n\u0131n rastgele ormanlara k\u0131yasla avantajlar\u0131n\u0131 ve dezavantajlar\u0131n\u0131 \u00f6zetlemektedir:<\/span> <\/p>\n Tablodaki her sat\u0131r\u0131n k\u0131sa bir a\u00e7\u0131klamas\u0131 a\u015fa\u011f\u0131da verilmi\u015ftir:<\/span><\/p>\n 1. Yorumlanabilirlik<\/strong><\/span><\/p>\n Karar a\u011fa\u00e7lar\u0131n\u0131n yorumlanmas\u0131 kolayd\u0131r \u00e7\u00fcnk\u00fc son modeli g\u00f6rselle\u015ftirmek ve anlamak i\u00e7in bir a\u011fa\u00e7 diyagram\u0131 olu\u015fturabiliriz.<\/span><\/p>\n Bunun tersine, rastgele bir orman\u0131 g\u00f6rselle\u015ftiremeyiz ve son rastgele orman modelinin nas\u0131l karar verdi\u011fini anlamak \u00e7o\u011fu zaman zor olabilir.<\/span><\/p>\n 2. Do\u011fruluk<\/strong><\/span><\/p>\n Karar a\u011fa\u00e7lar\u0131 muhtemelen bir e\u011fitim veri k\u00fcmesine gere\u011finden fazla s\u0131\u011faca\u011f\u0131ndan, g\u00f6r\u00fcnmeyen veri k\u00fcmelerinde daha k\u00f6t\u00fc performans g\u00f6sterme e\u011filimindedirler.<\/span><\/p>\n Tersine, rastgele ormanlar, e\u011fitim veri k\u00fcmelerinin a\u015f\u0131r\u0131 ayarlanmas\u0131n\u0131 \u00f6nledi\u011finden, g\u00f6r\u00fcnmeyen veri k\u00fcmelerinde \u00e7ok do\u011fru olma e\u011filimindedir.<\/span><\/p>\n 3. A\u015f\u0131r\u0131 Uyum<\/strong><\/span><\/p>\n Daha \u00f6nce de belirtildi\u011fi gibi, karar a\u011fa\u00e7lar\u0131 genellikle e\u011fitim verilerine gere\u011finden fazla uyum sa\u011flar: bu, ger\u00e7ek temel modelin aksine, b\u00fcy\u00fck olas\u0131l\u0131kla bir veri k\u00fcmesinin “g\u00fcr\u00fclt\u00fcs\u00fcne” uyum sa\u011flayacaklar\u0131 anlam\u0131na gelir.<\/span><\/p>\n Tersine, rastgele ormanlar her bir karar a\u011fac\u0131n\u0131 olu\u015fturmak i\u00e7in yaln\u0131zca belirli tahmin de\u011fi\u015fkenlerini kulland\u0131\u011f\u0131ndan, son a\u011fa\u00e7lar dekore edilme e\u011filimindedir; bu da rastgele orman modellerinin veri setlerine fazla uyum sa\u011flama ihtimalinin d\u00fc\u015f\u00fck oldu\u011fu anlam\u0131na gelir.<\/span><\/p>\n 4. Ayk\u0131r\u0131 De\u011ferler<\/strong><\/span><\/p>\n Karar a\u011fa\u00e7lar\u0131 ayk\u0131r\u0131 de\u011ferlerden etkilenmeye kar\u015f\u0131 \u00e7ok hassast\u0131r.<\/span><\/p>\n Tersine, rastgele bir orman modeli bir\u00e7ok bireysel karar a\u011fac\u0131 olu\u015fturdu\u011fundan ve daha sonra bu a\u011fa\u00e7lardan tahminlerin ortalamas\u0131n\u0131 ald\u0131\u011f\u0131ndan, ayk\u0131r\u0131 de\u011ferlerden etkilenme olas\u0131l\u0131\u011f\u0131 \u00e7ok daha azd\u0131r.<\/span><\/p>\n 5. Hesaplama<\/strong><\/span><\/p>\n Karar a\u011fa\u00e7lar\u0131 veri k\u00fcmelerine h\u0131zla uyarlanabilir.<\/span><\/p>\n Tersine, rastgele ormanlar hesaplama a\u00e7\u0131s\u0131ndan \u00e7ok daha yo\u011fundur ve veri k\u00fcmesinin boyutuna ba\u011fl\u0131 olarak olu\u015fturulmas\u0131 uzun zaman alabilir.<\/span><\/p>\n Genel olarak:<\/span><\/p>\n H\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde do\u011frusal olmayan bir model olu\u015fturmak ve modelin nas\u0131l karar verdi\u011fini kolayca yorumlayabilmek istiyorsan\u0131z karar a\u011fac\u0131<\/strong> kullanmal\u0131s\u0131n\u0131z.<\/span><\/p>\n Bununla birlikte, \u00e7ok fazla hesaplama g\u00fcc\u00fcn\u00fcz varsa ve modelin nas\u0131l yorumlanaca\u011f\u0131 konusunda endi\u015felenmeden, muhtemelen \u00e7ok do\u011fru olan bir model olu\u015fturmak istiyorsan\u0131z , rastgele orman<\/strong> kullanmal\u0131s\u0131n\u0131z.<\/span><\/p>\n Ger\u00e7ek d\u00fcnyada, makine \u00f6\u011frenimi m\u00fchendisleri ve veri bilimcileri s\u0131kl\u0131kla rastgele ormanlar\u0131 kullan\u0131r \u00e7\u00fcnk\u00fc bunlar \u00e7ok hassast\u0131r ve modern bilgisayarlar ve sistemler genellikle daha \u00f6nce i\u015flenemeyen b\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmelerini i\u015fleyebilir.<\/span><\/p>\n A\u015fa\u011f\u0131daki e\u011fitimler karar a\u011fa\u00e7lar\u0131na ve rastgele orman modellerine giri\u015f sa\u011flar:<\/span><\/p>\n A\u015fa\u011f\u0131daki e\u011fitimlerde karar a\u011fa\u00e7lar\u0131n\u0131n ve rastgele ormanlar\u0131n R’ye nas\u0131l s\u0131\u011fd\u0131r\u0131laca\u011f\u0131 a\u00e7\u0131klanmaktad\u0131r:<\/span><\/p>\n Karar a\u011fac\u0131 , bir dizi \u00f6ng\u00f6r\u00fcc\u00fc de\u011fi\u015fken ile bir yan\u0131t de\u011fi\u015fkeni aras\u0131ndaki ili\u015fki do\u011frusal olmad\u0131\u011f\u0131nda kullan\u0131lan bir t\u00fcr makine \u00f6\u011frenimi modelidir. Bir karar a\u011fac\u0131n\u0131n arkas\u0131ndaki temel fikir, karar kurallar\u0131n\u0131 kullanarak bir yan\u0131t de\u011fi\u015fkeninin de\u011ferini tahmin eden bir dizi \u00f6ng\u00f6r\u00fcc\u00fc de\u011fi\u015fkeni kullanarak bir “a\u011fa\u00e7” olu\u015fturmakt\u0131r. \u00d6rne\u011fin, profesyonel beyzbol oyuncular\u0131n\u0131n y\u0131ll\u0131k maa\u015f\u0131n\u0131 tahmin etmek i\u00e7in “oynanan y\u0131l” […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-2046","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-rehber"],"yoast_head":"\n![\"karar](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/decision2.png\")
<\/p>\n\n
Avantajlar\u0131 ve Dezavantajlar\u0131: Karar A\u011fa\u00e7lar\u0131 vs. Rastgele Ormanlar<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"Karar](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/decision1.png\")
<\/p>\n Karar a\u011fa\u00e7lar\u0131 veya rastgele ormanlar ne zaman kullan\u0131lmal\u0131?<\/strong><\/span><\/h3>\n
Ek kaynaklar<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
\n