CART algoritmas (Classification and Regression Trees), karar agac tahmin yontemi olarak bilinen bir makine ogrenme algoritmasdr. Bu algoritma, veri setlerinin karar agaclar araclgyla snflandrlmas veya regresyon icin kullanlr. Karar agac, verinin ozelliklerini parametreler olarak kullanarak, veriyi snflandrmak icin kullanlan bir aractr. CART algoritmas, bu karar agacn olusturmak icin coklu karar kuram ve dallanma-birlesme yontemi kullanr.
CART Algoritmasnn Temeli
CART algoritmasnn temeli, verinin kumesine bakarak, verinin ozelliklerini kullanarak en iyi ayrma ozelligini bulmaktr. Bu ayrma ozelligi, veri kumesinin iki farkl snfa ayrldg bir kesme noktas olarak dusunulebilir. Bunu yapmak icin, veri kumesindeki her ozelligi her olas kesme noktas icin degerlendirilir ve en iyi ayrma ozelligini saglayan kesme noktas secilir.
CART algoritmasnn temeli, arama agac olusturmak icin kullanlan dallanma-birlesme yontemidir. Bu yontem, veri kumesindeki her ozelligi her olas kesme noktas icin degerlendirerek en iyi ayrma ozelligini saglayan kesme noktasn bulmaya calsr.
CART Algoritmasnn Avantajlar
CART algoritmas, veri kumesini snflandrmak veya regresyon icin kullanlabilen guclu bir makine ogrenme algoritmasdr. CART algoritmas bircok avantaja sahiptir:
-Guvenilirlik: CART algoritmas, verinin kumesine bakarak en iyi ayrma ozelligini bulmaya calsr, bu da sonuclarn guvenilirligini arttrr.
-Kolayca anlaslr: CART algoritmas, veriyi kullanarak olusturulan karar agac araclgyla kolayca anlaslr.
-Kesin sonuclar: CART algoritmas, veri kumesine bakarak kesin sonuclar verir.
CART Algoritmasnn Dezavantajlar
CART algoritmas, baz dezavantajlara sahiptir:
-Yuksek buyume: CART algoritmas, verinin ozelliklerini kullanarak karar agacn olusturur. Bu, karar agacnn buyuk ve kompleks hale gelmesine neden olabilir.
CART Algoritmasnn Temeli
CART algoritmasnn temeli, verinin kumesine bakarak, verinin ozelliklerini kullanarak en iyi ayrma ozelligini bulmaktr. Bu ayrma ozelligi, veri kumesinin iki farkl snfa ayrldg bir kesme noktas olarak dusunulebilir. Bunu yapmak icin, veri kumesindeki her ozelligi her olas kesme noktas icin degerlendirilir ve en iyi ayrma ozelligini saglayan kesme noktas secilir.
CART algoritmasnn temeli, arama agac olusturmak icin kullanlan dallanma-birlesme yontemidir. Bu yontem, veri kumesindeki her ozelligi her olas kesme noktas icin degerlendirerek en iyi ayrma ozelligini saglayan kesme noktasn bulmaya calsr.
CART Algoritmasnn Avantajlar
CART algoritmas, veri kumesini snflandrmak veya regresyon icin kullanlabilen guclu bir makine ogrenme algoritmasdr. CART algoritmas bircok avantaja sahiptir:
-Guvenilirlik: CART algoritmas, verinin kumesine bakarak en iyi ayrma ozelligini bulmaya calsr, bu da sonuclarn guvenilirligini arttrr.
-Kolayca anlaslr: CART algoritmas, veriyi kullanarak olusturulan karar agac araclgyla kolayca anlaslr.
-Kesin sonuclar: CART algoritmas, veri kumesine bakarak kesin sonuclar verir.
CART Algoritmasnn Dezavantajlar
CART algoritmas, baz dezavantajlara sahiptir:
-Yuksek buyume: CART algoritmas, verinin ozelliklerini kullanarak karar agacn olusturur. Bu, karar agacnn buyuk ve kompleks hale gelmesine neden olabilir.