Karar Ağacı

Karar Ağacı, tahminler yapmak için ağaç benzeri bir yapı kullanan popüler ve sezgisel bir makine öğrenimi (ML) modelidir. Bir veri kümesini daha küçük ve daha küçük alt kümelere ayırırken aynı anda ilişkili bir karar ağacı geliştirerek çalışır. Sonuç, karar düğümleri ve yaprak düğümleri olan bir ağaçtır. Bir karar düğümü bir özelliği veya niteliği, bir dal bir karar kuralını ve her bir yaprak düğümü bir sonucu veya bir sınıf etiketini temsil eder. Yapısı bir akış şemasına benzediği için, anlaması ve yorumlaması en kolay modellerden biridir ve bu da onu tahmine dayalı modellemenin temel taşı yapar.

Karar Ağaçları Nasıl Çalışır?

Bir karar ağacı oluşturma süreci, eğitim verilerini farklı özelliklerin değerlerine göre yinelemeli olarak bölmeyi içerir. Algoritma, her adımda verileri bölmek için en iyi özelliği seçer ve ortaya çıkan alt grupları olabildiğince "saf" hale getirmeyi amaçlar; bu, her grubun öncelikle aynı sonuca sahip veri noktalarından oluştuğu anlamına gelir. Bu bölme süreci genellikle düğümlerdeki düzensizlik veya rastgelelik düzeyini ölçen Gini kirliliği veya Bilgi Kazancı gibi kriterlerle yönlendirilir.

Ağaç, tüm verileri içeren tek bir kök düğümüyle başlar. Daha sonra, verilerle ilgili soruları temsil eden karar düğümlerine ayrılır (örneğin, "Müşterinin yaşı 30'un üzerinde mi?"). Bu bölmeler, düğümler saf olana veya maksimum ağaç derinliği gibi bir durdurma koşulu karşılanana kadar devam eder. Son, bölünmemiş düğümlere yaprak düğümleri denir ve bunlara ulaşan herhangi bir veri noktası için nihai tahmini sağlarlar. Örneğin, bir yaprak düğümü bir işlemi "sahtekarlık" veya "sahtekarlık değil" olarak sınıflandırabilir. Bu yorumlanabilirlik, genellikle Açıklanabilir Yapay Zeka'nın (XAI) etrafındaki tartışmalarda vurgulanan önemli bir avantajdır.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Karar ağaçları çok yönlüdür ve çeşitli sektörlerde hem sınıflandırma hem de regresyon görevleri için kullanılır.

1. Teşhis için Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka: Bir karar ağacı, ön tanısal bir model oluşturmak için kullanılabilir. Model, semptomlar (ateş, öksürük), yaş ve laboratuvar sonuçları gibi hasta verilerini girdi (özellikler) olarak alır. Ağaç daha sonra belirli bir hastalığın olasılığını tahmin etmek için bir dizi karar kuralını izler. Örneğin, bir ayrım hastanın ateşinin olup olmamasına, ardından öksürük şiddetine göre başka bir ayrım yapılmasına ve sonuçta olası bir teşhis öneren bir yaprak düğümüne yol açabilir. Bu, sağlık uzmanlarının izleyebileceği açık, kural tabanlı bir yol sağlar. Bu alanla ilgili daha fazla bilgiye Ulusal Biyomedikal Görüntüleme ve Biyo Mühendislik Enstitüsü'nden (NIBIB) ulaşılabilir.
2. Kredi Riski Değerlendirmesi için Finansal Hizmetler: Bankalar ve finans kuruluşları, kredi uygunluğunu belirlemek için karar ağaçları kullanır. Model, başvuru sahibinin kredi puanı, geliri, kredi miktarı ve iş geçmişi gibi verilerini analiz eder. Ağaç ilk olarak kredi puanına göre bölünebilir. Puan yüksekse bir yolu, düşükse başka bir yolu izler. Gelir ve kredi süresi üzerindeki sonraki bölünmeler, başvuru sahibini düşük riskli veya yüksek riskli olarak sınıflandırmaya yardımcı olarak kredi onay kararını etkiler. Bu uygulama, finansta yapay zeka'nın temel bir parçasıdır.

Diğer Modellerle İlişkisi

Karar ağaçları, genellikle daha yüksek doğruluk sağlayan daha karmaşık ensemble (topluluk) yöntemleri için temel oluşturur.

• Rastgele Ormanlar (Random Forests): Bu popüler model, verilerin ve özelliklerin farklı rastgele alt kümelerinde birden çok karar ağacı oluşturur. Daha sonra tahminlerini toplar (sınıflandırma için oylama veya regresyon için ortalama alma yoluyla), bu da performansı artırır ve modeli aşırı öğrenmeye karşı daha sağlam hale getirir.
• Gradient Artırılmış Ağaçlar: XGBoost ve LightGBM gibi modeller, her yeni ağacın bir öncekinin hatalarını düzelttiği, karar ağaçlarını sırayla oluşturan gelişmiş topluluk teknikleridir.
• K-Ortalamalar Kümelemesi (K-Means Clustering): Karar ağaçlarını kümeleme algoritmalarından ayırmak önemlidir. K-Ortalamalar, etiketlenmemiş verileri gruplandırmak için kullanılan bir denetimsiz öğrenme (unsupervised learning) yöntemidir, oysa karar ağaçları etiketli verilere dayalı tahminler yapmak için denetimli öğrenme (supervised learning) için kullanılır.
• Evrişimsel Sinir Ağları (CNN'ler): Tablo verileriyle ilgili sorunlar için güçlü olsa da, karar ağaçları görüntüler gibi yüksek boyutlu veriler için daha az etkilidir. Bilgisayarlı görüde, CNN'ler ve Görsel Dönüştürücüler (ViT) gibi modeller kullanılır. Ultralytics YOLO11 gibi son teknoloji mimariler, derin öğrenme yapılarını nesne tespiti, görüntü sınıflandırması ve örnek segmentasyonu gibi karmaşık görevler için kullanır.

Karar ağaçları gibi temel modelleri anlamak, yapay zeka (AI)'nın daha geniş kapsamı hakkında değerli bir bağlam sağlar. Scikit-learn gibi araçlar, karar ağaçları için popüler uygulamalar sağlarken, Ultralytics HUB gibi platformlar daha karmaşık kullanım durumları için gelişmiş vizyon modellerinin geliştirilmesini ve dağıtımını kolaylaştırır.