Karar Ağaçları ve Bölünmeler
Basit eşikler bir araya geldiğinde nasıl bir tahmin kuralı oluşur?
Kavram
Karar ağacı özellik uzayını ardışık koşullarla böler. Her yaprak bir bölgedeki tahmini temsil eder. Sınıflandırmada Gini safsızlığı 1−Σpₖ² ile hesaplanır; tek sınıftan oluşan yaprakta sıfırdır. Bölünme, çocuk bölgelerin ağırlıklı safsızlığını azaltmayı amaçlar.
Bir örnek üzerinden
İki değişkenli bir örnekte ağaç önce gelir, sonra kullanım oranı üzerinden bölünebilir. Elde edilen sınırlar eksenlere paraleldir. Derinlik arttığında daha küçük bölgeler ortaya çıkar; bu bölgeler az sayıda kayda dayanıyorsa yeni örneklemlerde kararsızlaşabilir.
Görsel üzerinden
Derinlik düğmeleri aynı sentetik veriden farklı ağaçlar kurar. Bölge sayısı ve eğitim doğruluğu birlikte değişir. Kök Gini, bölünmeden önceki sınıf karışımını gösterir; tek başına model başarısı değildir.
Yorumlama
Burada görülen doğruluk eğitim verisine aittir. Derinlik seçimi ayrı doğrulama gerektirir. Sınıflar dengesizse yüksek doğruluk azınlık sınıfındaki kötü sonuçları gizleyebilir. Yaprak başına asgari gözlem ve budama gibi kısıtlar da önemlidir.
Kapsam ve okuma
Bu modülün görselleri öğretim amaçlıdır. İlgili okuma: scikit-learn · Karar ağaçları. Açıklamalı kaynak dizini →