Makine öğreniminde, gelecekteki bir durumu tahmin etmek için geçmiş verileri kullanırız. Veriler istenen bir özelliğe göre etiketlendiğinde, buna denetimli öğrenme denir. Böyle bir öğrenmeyi kolaylaştıran birçok algoritma vardır. Karar ağacı da bunlardan biridir.
Peki makine öğrenmesinde karar ağacı nedir?
Karar Ağacı Nedir?
Karar ağacı, belirli bir soruna yönelik tüm potansiyel çözümleri haritalandıran akış şeması benzeri bir diyagramdır. Genellikle kuruluşlar tarafından, bir dizi karar almanın tüm olası sonuçlarını karşılaştırarak en uygun hareket tarzını belirlemeye yardımcı olmak için kullanılır.
Örneğin, bir şirketin genel merkezini hangi şehre taşıyacağına veya bir uydu ofis açıp açmayacağına karar vermesine yardımcı olmak için bir karar ağacı kullanılabilir. Karar ağaçları, tahmine dayalı modeller oluşturmak için kullanılabildiğinden makine öğreniminde de popüler bir araçtır. Bu tür karar ağaçları, bir müşterinin önceki satın alma geçmişine dayanarak bir ürünü satın alıp almayacağı gibi tahminler yapmak için kullanılabilir.
Bulutistan hizmetlerinin detaylarına ulaşmak için tıklayınız.
Karar Ağaçlarının Temel Yapısı ve Terminolojisi
Karar ağacı, her bir iç düğümün bir özelliği (veya niteliği), her bir dalın bir karar kuralını ve her bir yaprak düğümünün sonucu temsil ettiği akış şeması benzeri bir ağaç yapısıdır. Bir karar ağacındaki en üst düğüm kök düğüm olarak bilinir ve herhangi bir alt düğümü olmayan düğümler yaprak düğüm olarak adlandırılır. Karar ağacı algoritması kök düğümden başlar ve bir yaprak düğüme ulaşana kadar girdi özellik değerlerine göre bir karar vererek ağaç boyunca ilerler. Yaprak düğümdeki değer, tahmin edilen çıktı değerini temsil eder.
Bir karar ağacı algoritmasında kök düğümün yaprak düğüme ayrılması aşağıdaki gibi açıklanabilir:
- Kök Düğüm: Kök düğüm tüm veri kümesini temsil eder ve ağacı başlatmak için kullanılır. Ağacın başlangıç noktasıdır ve verileri maksimum bilgi kazancı veya minimum Gini Impurity sağlayan özelliğe göre böler.
- İç Düğüm: Her bir iç düğüm, verileri iki veya daha fazla alt kümeye ayıran bir özelliği temsil eder. Bölme işlemi özelliğin değerine göre gerçekleştirilir ve her bir gözlemin izleyeceği yolu belirler. İç düğüm daha sonra birden fazla alt düğüme bölünür.
- Yaprak Düğüm: Yaprak düğüm, verilerin daha fazla bölünemeyen bir alt kümesini temsil eder. Kendisine ulaşan gözlemler için nihai tahmini içerir. Tahmin, alt kümedeki çoğunluk sınıfına veya hedef değişkenin ortalama değerine dayanır.
Karar Ağacı Nasıl Çalışır?
Karar ağaçları, verilerdeki kalıpları belirlemeye yardımcı olan bir tür makine öğrenimi modelidir. Bir dizi girdi değeri alarak ve ardından ağacın mevcut veriler için en iyi kararın ne olduğuna inandığına bağlı olarak bunları farklı dallara ayırarak çalışır. Ağacın verdiği her karar, mümkün olan en iyi seçeneğin belirlenmesinde bir adım olarak düşünülebilir. Bir karar ağacının nihai sonucu genellikle her bir girdi değerinin (önceden belirlenmiş) çıktı değerlerinden birine karşılık gelme olasılığını yansıtan belirli bir çıktı değerleri kümesidir.
Karar ağaçlarının diğer modellere göre sahip olduğu önemli bir avantaj, karmaşık veri setleriyle hızlı bir şekilde başa çıkabilmeleridir. Bunun nedeni, verileri daha küçük parçalara bölmek için basit kurallar kullanmaları ve daha sonra bu parçalar içindeki kalıpları aramalarıdır. Bu yöntem genellikle “böl ve yönet” olarak adlandırılır ve karar ağaçlarının sorunları diğer model türlerinden çok daha hızlı bir şekilde ele almasını sağlar.
Karar ağaçlarının bir diğer büyük avantajı da çok yönlü olmalarıdır. Bu, örüntü tanıma, tahmin ve sınıflandırma dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere çeşitli farklı görevler için kullanılabilecekleri anlamına gelir.
Karar Ağacı Makine Öğrenimi Modelinin Özellikleri
Karar ağacının oluşturulma şekli oldukça basittir. İlk sorun (kök) ile başlanır. Temel kural, ağacınızı mümkün olduğunca küçük tutmanız gerektiğidir. Bu nedenle yalnızca geçerli sorular ve doğru yanıtı elde etmek için gerektiği kadar az soru sormanız şarttır. Ağacı oluşturmanın bu aşamasına tümevarım denir.
Soru size mümkün olduğunca çok bilgi/içgörü sağlıyorsa geçerlidir. Buna bilgi kazanımı denir. Ağacı oluştururken her adımda hangi özelliğe odaklanacağınıza karar vermek için kullanılır. Her zaman yalnızca daha iyi bir karar vermenize yardımcı olacak özellikleri/soruları seçmeniz gerekir.
Bu noktada basit ve tutarlı olmanız şarttır. Sırf daha büyük ve daha düzgün görünmesi için ağacı sağduyunun sınırlarına kadar uzatmanıza gerek yoktur.
Bu konuyla ilgili olarak, ”budama” terimine de aşina olabilirsiniz. Bu, tahmin doğruluğunu azaltmadan bir makine öğrenimi ağacının boyutunu küçültmek için kullanılan bir tekniktir. Başka bir deyişle, düşük öneme sahip dalların ağaçtan çıkarılması anlamına gelir. Ağacın karmaşıklığını azaltırsanız, doğruluğu daha da yüksek olabilir. Bunu yapmak için, ağaçtaki her bir düğümü ve her bir yaprağı gözden geçirmeli ve çıkarmanın etkisini değerlendirmelisiniz. Sonuç üzerinde çok fazla değişiklik yapmıyorsa, tereddüt etmeden kaldırmanız şarttır.
Karar Ağaçlarının Avantajları ve Dezavantajları
Karar ağacı algoritmalarının birçok avantajı vardır. Bunlar aşağıdaki şekildedir:
- Anlaşılması ve yorumlanması basittir.
- Doğrusal olmayan verileri tanımlayabildikleri için esnektir.
- Veri ön işleme gerekmediğinden kullanımı kolaydır.
Öte yandan, ağaçların bazı dezavantajları vardır. Bunlar aşağıdaki şekildedir:
- Eğitim verilerindeki küçük değişikliklere karşı hassastır.
- Kısıtlanmadığında aşırı uyuma duyarlıdır.
Karar Ağacı Oluşturma
Makine öğreniminde karar ağacı, karar vermeye yardımcı olan bir veri yapısıdır. Ağaç, girdi verilerinin düğüm adı verilen daha küçük kümelere bölünmesi ve ardından düğümlerin bazı kriterlere göre gruplandırılmasıyla oluşturulur. Ağaçtaki her bir düğümde verilen kararlar daha sonra nihai kararı üretmek için birleştirilir.
İki ana ağaç türü vardır: ikili ve çok sınıflı. İkili bir karar ağacı her düğümde iki değer (doğru/yanlış) üzerinde eğitim verirken, çok sınıflı bir karar ağacı ikiden fazla değer (iki veya daha fazla sınıf) üzerinde eğitim verir.
Bir karar ağacı oluşturmanın en basit yolu, girdi verilerini eğitim ve test kümelerine bölmektir. Ardından, her düğümde test setini iki parçaya ayırın: bir eğitim seti ve bir doğrulama seti. Bu bilgileri, modeli eğitmek için hangi özelliklerin kullanılacağına ve doğrulama için hangi özelliklerin kullanılacağına karar vermek için kullanabilirsiniz.
Karar ağaçları genellikle çok fazla verinin olduğu ancak doğru bir tahmin yapmak için yeterli bilginin olmadığı problemler için kullanılır. Örneğin, birinin çevrimiçi bir şey satın alıp almayacağını tahmin etmek için bir karar ağacı kullanabilirsiniz.
Makine Öğreniminde Karar Ağacı Kullanımı
Karar ağacı, birden fazla olası çözüm arasından en iyisini seçmek için bir dizi kural veya kılavuz sağlayarak karar verme sürecini otomatikleştirmeye yardımcı olan bir veri madenciliği tekniğidir.
Bir karar ağacının arkasındaki temel fikir, veri kümesini düğüm adı verilen birkaç alt kümeye bölmek ve ardından her düğüme girdilerinin değerlerine göre bir etiket atamaktır. Buradan itibaren, karar ağacı algoritması düğümler arasında sırayla ilerler ve her düğümün çıktısını alt düğümlerine atanan etiketlerle test eder. Belirli bir düğümün çıktısı veri setindeki etiketlerden biriyle eşleşirse, bu düğüm bu algoritmanın bir sonucu olarak seçilir; aksi takdirde, atlanır. Bu süreç, tüm düğümler test edilene ya da bulunacak başka sonuç kalmayana (yani eşleşme olmayana) kadar devam eder.
Karar ağaçlarının diğer makine öğrenimi tekniklerine göre önemli bir avantajı, kullanımlarının ve yapılandırılmalarının nispeten kolay olmasıdır. Ayrıca karar ağaçları, diğer algoritmaların etkili olamayabileceği durumlarda yüksek güven seviyeleriyle doğru tahminler yapabilmektedir.
Karar Ağaçlarının Uygulamaları
- İş Dünyası: Karar ağaçları iş dünyasında finans, pazarlama, operasyon ve strateji gibi farklı alanlarda kullanılmaktadır.
- Sağlık Hizmetleri: Karar ağaçları hastalıkları tahmin etmek, tedavileri değerlendirmek ve hasta bakımını iyileştirmek için kullanılır.
- Eğitim: Karar ağaçları, eğitimsel veri madenciliği, öğrenci verilerinin sınıflandırılması ve öğrenci performansının tahmin edilmesi için kullanılır.
- Veri Madenciliği: Karar ağaçları, kümeleme ve sınıflandırma gibi veri madenciliği görevleri için kullanılır.
- Robotik: Karar ağaçları robot navigasyonu ve kontrolünde kullanılır.
- Bilgisayarlı Görme: Karar ağaçları nesne tanıma ve görüntü sınıflandırmada kullanılır.
- Doğal Dil İşleme: Karar ağaçları metinleri sınıflandırmak ve metinlerdeki örüntüleri tanımlamak için kullanılır.
- Üretim: Karar ağaçları, üretim süreçlerinde tahmine dayalı modelleme ve öngörüde kullanılır.
- Oyun: Karar ağaçları bilgisayar oyunlarında ve yapay zekada da kullanılır.
Makine Öğrenimi Karar Ağaçları Ne İçin Kullanılır?
Bu model çok yönlüdür, dolayısıyla karar ağacı algoritması makine öğreniminde birçok uygulama alanı bulmaktadır:
- Veri madenciliği
- Veri bilimi
- İstatistikler
Bu tekniğin amacı, çeşitli girdi değişkenlerine dayalı olarak bir hedef değişkenin değerini tahmin eden bir model oluşturmaktır. Bu teknik şu gibi soruları cevaplamak için kullanılır: X yapılmalı mı? A’yı mı yoksa B’yi mi seçmeliyiz?
Bu model yaygın olarak aşağıdakiler için kullanılır:
1. Karar analizi
Karar verme sürecinde kullanılır. Karar ağacı makine öğrenimi modeli, karar sürecini ve sonucunu açıkça sunmak için veri görselleştirmede kullanılabilir. Bu, karar ağaçlarının en büyük avantajlarından biri, işlerinde makine öğrenimi ile ilgilenmeyen biri için bile anlaşılabilir ve kolay olmasıdır.
2. Sınıflandırma
Sınıflandırma, bir sınıf değerini tahmin etmek veya açıklamak için kullanılan bir makine öğrenimi tekniğidir. Sınıflandırma algoritmaları ile bir veya daha fazla girdiye dayalı olarak bir olayın meydana gelme olasılığını değerlendirebilirsiniz. Karar ağacı makine öğrenimi modeli tam olarak bununla ilgilidir. Örneğin, e-posta’ları spam ve spam olmayan olarak ikiye ayırmak için kullanılabilir. Algoritmanız bir dizi soru sorar ve yanıtlara göre belirli bir e-posta’nın spam olup olmadığına karar verir.
3. Regresyon
Denetimli makine öğrenimi tekniklerinden biridir. Regresyon, bir dizi önceki veriye dayanarak belirli bir değeri tahmin etmenize (veya açıklamanıza) yardımcı olur. Bir çalışanın maaşı, hastalığın yayılması veya mülk değeri gibi konuları tahmin etmek için regresyonu kullanabilirsiniz. Bu durumda, buna regresyon ağacı denir.
Gerçek yaşam koşullarında bu model insanlar tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır. Arkadaşlarınızla buluşup buluşmayacağınızı ya da televizyon izleyip izlemeyeceğinizi her düşündüğünüzde, sadece zihninizde olsa bile karar ağacı tekniğini kullanırsınız. Makine öğreniminin çeşitli yönlerinde bu kadar yaygın olmasının nedeni budur. Bu, insanların öğrenme şeklini taklit etmeye çalışan bir teknolojidir ve insanlar farkında olmasalar bile bu tekniği kullanır.
Bulutistan hizmetlerinin detaylarına ulaşmak için tıklayınız.
Makine Öğrenmesi Karar Ağacı Uygulamaları
Karar ağaçlarının makine öğreniminde nasıl kullanılabileceğini daha iyi anlamak için aşağıda gerçek dünya uygulamalarını bulabilirsiniz:
1. Pazar araştırması
Her işletmede, müşterilerin ne istediğini ve neye ihtiyaç duyduğunu anlamak için pazar araştırması şarttır. Pazar araştırması müşteri memnuniyetini değerlendirmek, yeni ürün veya hizmetleri test etmek ve çeşitli konularda kamuoyu görüşünü ölçmek için kullanılabilir.
Pazar araştırmasına yönelik birçok farklı yaklaşım vardır ve her birinin kendine özgü avantaj ve dezavantajları bulunur. Örneğin, anketler nispeten ucuz ve uygulanması kolay olduğu için popüler bir seçenektir. Ancak, doğru yapılmadıkları takdirde önyargılı olabilirler ve genellikle düşük yanıt oranlarına sahiptirler.
Odak grupları başka bir seçenektir, ancak pahalı ve zaman alıcı olabilir. Ayrıca, sonuçlar daha geniş bir nüfusu temsil etmeyebilir.
Karar ağaçları pazar araştırmasında yararlı bir araç olabilir. Araştırma türü, hedef kitlenin büyüklüğü, mevcut kaynaklar gibi farklı değişkenleri girerek işletmeler farklı seçenekleri daha kolay karşılaştırabilir ve kıyaslayabilir. Bu, ihtiyaçlarına en uygun yaklaşımı seçmelerine yardımcı olabilir.
Hiçbir araç mükemmel olmasa da, karar ağaçları pazar araştırmacısının araç setine değerli bir katkı sağlayabilir. Birden fazla faktörü dikkate alarak, işletmelerin pazar araştırmasını nasıl yürütecekleri konusunda daha bilinçli ve verimli kararlar almalarına yardımcı olabilir.
2. Tıbbi teşhis
Modern tıbbın çoğu deneyseldir. Yeni bir ilaç bazı hastalara yardımcı olurken diğerlerine olmayabilir veya beklenmeyen tehlikeli yan etkilere sahip olabilir. Bu gibi durumlarda, uygun şekilde tedavi edilebilmeleri için hastaları hızlı ve doğru bir şekilde teşhis etmenin bir yolu olması önemlidir.
Makine öğrenimini kullanmak bu riskleri artırabilir, bu nedenle kesin bir çözüm değildir. Ancak doğru kullanıldığında karar ağaçları tıbbi teşhis için güçlü bir araç olabilir.
Bir uzmanın tıbbi bilgisi ile birlikte kullanıldığında, bu, bir hastanın semptomlarının potansiyel nedenlerini daraltmak için güçlü bir araç olabilir. Bazı durumlarda, daha önce bilinmeyen bir durumu bile tanımlayabilir.
3. Yatırım analizi
Benzer şekilde, potansiyel yatırımları analiz etmek için de karar ağaçları kullanılabilir. Finans ekipleri, beklenen yatırım getirisi, ilgili risk miktarı, yatırım için zaman çizelgesi gibi farklı değişkenleri girerek hangi fırsatların takip edileceği konusunda daha bilinçli kararlar verebilir.
Bu noktada karar ağaçları bir kez daha, ilgili tüm faktörleri tartmak ve sağlıklı bir sonuca varmak için açık bir yol sağlar.
Günümüzün hızlı tempolu ve sürekli değişen iş dünyasında karar ağaçları finans ekipleri için değerli bir araçtır. Birden fazla değişkeni ve çıktıyı dikkate alarak işletmelerin daha bilinçli ve verimli kararlar almasına yardımcı olabilirler.
4. Borç tahsilatı
Bir karar ağacı, finans ekiplerinin hangi borçların önce tahsil edileceğine öncelik vermesine yardımcı olabilir. Bu, özellikle kaynaklar sınırlı olduğunda ve tüm borçlar aynı anda takip edilemediğinde faydalıdır.
Örneğin, bir ağaç borcun miktarını, ödenmemiş olduğu sürenin uzunluğunu, borcun tahsil edilmesinde başarı olasılığını ve daha fazlasını dikkate alabilir. Buradan hareketle ekip, çabalarını tahsil edilme olasılığı en yüksek olan borca odaklamayı seçebilir.
5. Kredi onayı
Bir kredi onayı karar ağacının sonunda basit bir “evet” veya “hayır” çıktısı vardır. Ancak başvuru sahibinin kredi puanı, istihdam geçmişi, mevcut mali durumu ve daha fazlası dahil olmak üzere birçok veri noktası bu nihai kararı besleyebilir.
Örneğin, bir başvuru sahibinin kredi puanı düşük olsa bile, güçlü bir istihdam geçmişi ve etkileyici mevcut mali durumu varsa yine de bir kredi için onaylanabilir.
