Karar Ağaçları ve Rastgele Ormanlar
Kural tabanlı ve topluluk sınıflandırıcıları
Karar Ağaçları ve Rastgele Ormanlar, CoddyKit'te ücretsiz bir Data Science Academy dersidir. Bu, 4 dersinin 3. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, Data Science Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. Data Science Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
Sorulardan Oluşan Bir Ağaç
Karar ağacı, bir yanıta ulaşana kadar özellikleriniz hakkında art arda evet-hayır soruları sorarak sınıflandırma yapar. 🌳
Her Düğümde Bölme
Her dal noktası bir bölmedir; örneğin yaş 30'dan büyük mü? Veriler, bu sınamanın sonucuna göre sola veya sağa ilerler.
Yaprak Yanıtı Tutar
Artık yararlı soru kalmadığında bir yaprağa ulaşırsınız. O yaprakta çoğunlukta olan sınıf, tahmin olur.
En İyi Bölmeyi Seçmek
Ağaç, Gini safsızlığı veya entropi gibi ölçütlerle grupları olabildiğince saf hâle getirecek bölmeyi seçer.
Okunması Kolay
Önemli bir gücü yorumlanabilirliğidir: soruların izlediği yolu takip edebilir ve bir tahminin neden yapıldığını tam olarak açıklayabilirsiniz.
Ağaçlar Aşırı Öğrenmeye Eğilimlidir
Denetlenmezse ağaç derinleşir ve eğitim verilerini ezberler. Bu aşırı öğrenme, yeni ve görülmemiş satırlardaki doğruluğu düşürür.
Derinliği Sınırlayın
Büyümesini max_depth ile sınırlayarak ağacı kontrol altına alabilirsiniz; eğitim verisine uyumdan biraz feragat ederken genelleme yeteneğini büyük ölçüde artırırsınız.
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
model = DecisionTreeClassifier(max_depth=4)Birçok Ağaç Tek Ağacı Geçer
Rastgele orman, birçok ağaç eğitir ve onların oy vermesini sağlar. Bu topluluk, tek bir derin ağaçtan çok daha kararlıdır.
Her Ağaç Daha Azını Görür
Çeşitlilik sağlamak için her ağaç, satırların rastgele bir örneği ve özelliklerin rastgele bir alt kümesiyle eğitilir. Bu çeşitlilik işin püf noktasıdır.
Bir Orman Oluşturun
scikit-learn'de bu işlem tek satırdır. Topluluğa kaç ağacın katılacağını seçmek için n_estimators değerini ayarlayın.
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)Ücretsiz Özellik Önemleri
Eğitilmiş bir orman, tahminleri en çok hangi girdilerin etkilediğini feature_importances_ aracılığıyla gösterir; bu, tahminleri neyin yönlendirdiğine dair hızlı bir rehberdir.
model.feature_importances_Hızlı Kontrol
Bir ormanın tek bir ağaca göre neden daha iyi olduğunu doğrulayalım.
Özet
Karar ağacı bir yaprağa ulaşana kadar sorular sorar; rastgele orman ise aşırı öğrenmeyi azaltmak için birçok ağacın oylarını birleştirir. 🎯
Sıkça Sorulan Sorular
“Karar Ağaçları ve Rastgele Ormanlar” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Karar Ağaçları ve Rastgele Ormanlar” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve Data Science Academy kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. Data Science Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“Karar Ağaçları ve Rastgele Ormanlar” dersinde ne öğreneceğim?
Kural tabanlı ve topluluk sınıflandırıcıları Data Science Academy ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
Data Science Academy öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te Data Science Academy, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 3. dersidir.
“Karar Ağaçları ve Rastgele Ormanlar” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu Data Science Academy dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her Data Science Academy dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- Evet/Hayır için Lojistik Regresyon
- k-En Yakın Komşu
- Karar Ağaçları ve Rastgele Ormanlar
- Gradyan Artırmanın Temelleri