Karar Ağacı

Karar Ağacı, tahminlerde bulunmak için ağaç benzeri bir yapı kullanan popüler ve sezgisel bir makine öğrenimi (ML) modelidir. Bir veri kümesini daha küçük ve daha küçük alt kümelere ayırarak ve aynı zamanda ilişkili bir karar ağacı geliştirerek çalışır. Nihai 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 benzediğinden, anlaşılması ve yorumlanması en kolay modellerden biridir ve bu da onu tahmine dayalı modellemenin temel taşı haline getirir.

Karar Ağaçları Nasıl Çalışır?

Bir karar ağacı oluşturma süreci, eğitim verilerinin farklı özniteliklerin değerlerine göre özyinelemeli olarak bölünmesini içerir. Algoritma, her adımda verileri bölmek için en iyi özniteliği seçer ve ortaya çıkan alt grupları mümkün olduğunca "saf" hale getirmeyi amaçlar; yani her grup öncelikle aynı sonuca sahip veri noktalarından oluşur. Bu bölme işlemi genellikle düğümlerdeki düzensizlik veya rastgelelik seviyesini ölçen Gini safsızlığı veya Bilgi Kazancı gibi kriterler tarafından yönlendirilir.

Ağaç, tüm verileri içeren tek bir kök düğümle başlar. Daha sonra verilerle ilgili soruları temsil eden karar düğümlerine ayrılır (örneğin, "Müşterinin yaşı 30'un üzerinde mi?"). Bu bölünmeler, düğümler saf olana veya maksimum ağaç derinliği gibi bir durdurma koşulu karşılanana kadar devam eder. Son, bölünmemiş düğümler yaprak düğümler olarak adlandırılır ve kendilerine ulaşan herhangi bir veri noktası için nihai tahmini sağlarlar. Örneğin, bir yaprak düğüm bir işlemi "hileli" veya "hileli değil" olarak sınıflandırabilir. Bu yorumlanabilirlik, Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI) etrafındaki tartışmalarda sıklıkla 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 ön tanı modeli oluşturmak için bir karar ağacı kullanılabilir. Model, semptomlar (ateş, öksürük), yaş ve laboratuvar sonuçları gibi hasta verilerini girdi (özellik) olarak alacaktır. Ağaç daha sonra belirli bir hastalığın olasılığını tahmin etmek için bir dizi karar kuralını izleyecektir. Örneğin, bir bölme hastanın ateşi olup olmadığına dayanabilir, ardından öksürük şiddetine göre başka bir bölme gelir ve sonuçta olası bir tanı öneren bir yaprak düğümüne yol açar. Bu, tıp uzmanlarının izlemesi için net, kural tabanlı bir yol sağlar. Bu alana ilişkin daha fazla bilgi Ulusal Biyomedikal Görüntüleme ve Biyomühendislik Enstitüsü'nde (NIBIB) bulunabilir.
2. Kredi Riski Değerlendirmesi için Finansal Hizmetler: Bankalar ve finans kurumları kredi uygunluğunu belirlemek için karar ağaçlarını kullanır. Model, başvuru sahibinin kredi puanı, geliri, kredi tutarı ve istihdam geçmişi gibi verilerini analiz eder. Ağaç ilk olarak kredi puanına göre ayrılabilir. Puan yüksekse, bir yol izler; düşükse, başka bir yol. Gelir ve kredi süresine ilişkin müteakip bölünmeler, başvuru sahibinin düşük riskli veya yüksek riskli olarak sınıflandırılmasına yardımcı olarak kredi onay kararını etkiler. Bu uygulama, finans alanında yapay zekanın temel bir parçasıdır.

Diğer Modellerle İlişkisi

Karar ağaçları, genellikle daha yüksek doğruluk sağlayan daha karmaşık topluluk yöntemlerinin temelini oluşturur.

• Rastgele Ormanlar: Bu popüler model, verilerin ve özelliklerin farklı rastgele alt kümeleri üzerinde birden fazla karar ağacı oluşturur. Daha sonra tahminlerini toplar (sınıflandırma için oylama veya regresyon için ortalama alma yoluyla), bu da performansı artırır ve modeli aşırı uyuma karşı daha sağlam hale getirir.
• Gradyan Destekli Ağaçlar: XGBoost ve LightGBM gibi modeller, her yeni ağacın bir öncekinin hatalarını düzelttiği, sırayla karar ağaçları oluşturan gelişmiş topluluk teknikleridir.
• K-Means Kümeleme: Karar ağaçlarını kümeleme algoritmalarından ayırt etmek önemlidir. K-Means, etiketlenmemiş verileri gruplandırmak için denetimsiz bir öğrenme yöntemiyken, karar ağaçları etiketli verilere dayalı tahminler yapmak için denetimli öğrenme için kullanılır.
• Evrişimsel Sinir Ağları (CNN'ler): Tablo verileriyle ilgili problemler için güçlü olsa da, karar ağaçları görüntüler gibi yüksek boyutlu veriler için daha az etkilidir. Bilgisayarla görmede bunun yerine CNN'ler ve Görme Dönüştürücüleri (ViT) gibi modeller kullanılır. Ultralytics YOLO11 gibi son teknoloji mimariler, nesne algılama, görüntü sınıflandırma ve örnek segmentasyonu gibi karmaşık görevler için bu derin öğrenme yapılarından yararlanır.

Karar ağaçları gibi temel modelleri anlamak, yapay zekanın (AI) daha geniş ortamında 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.