Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Karar ağaçları, en etkili şekilde tablo biçiminde bir veri kümeniz (e-tablo, CSV dosyası veya veritabanı tablosunda temsil edebileceğiniz veriler) olduğunda çalışır. Tablo biçimindeki veriler en yaygın veri biçimlerinden biridir ve karar ağaçları, bu verileri modellemek için kullanabileceğiniz "birincil" çözümdür.
Tablo 1. Tablo biçiminde bir veri kümesi örneği.
Bacak sayısı
Göz sayısı
Ağırlık (lb)
Tür (etiket)
2
2
12
Penguen
8
6
0,1
Örümcek
4
2
44
Köpek
…
…
…
…
Nöral ağların aksine karar ormanları, model tabular verilerini doğal olarak tüketir.
Karar ağaçları geliştirirken aşağıdaki gibi görevleri yapmanız gerekmez:
Özellik normalleştirme veya tek sıcaklık kodlama gibi ön işlemler gerçekleştirin.
Doldurma işlemi gerçekleştirin (ör. eksik bir değeri -1 ile değiştirme).
Ancak karar ağaçları, resim veya metin gibi tablo dışı verileri (yapılandırılmamış veriler olarak da bilinir) doğrudan kullanmak için uygun değildir. Evet, bu sınırlamanın etrafından dolaşmanın yolları vardır ancak sinir ağları genellikle yapılandırılmamış verileri daha iyi işler.
Performans
Karar ağaçları örnek açısından verimlidir. Yani karar ağaçları, küçük veri kümelerinde veya özellik sayısı / örnek sayısı oranının yüksek olduğu (muhtemelen 1'den büyük) veri kümelerinde eğitim için çok uygundur. Karar ağaçları, tüm makine öğrenimi modelleri gibi örnek açısından verimli olsa da en iyi performansı çok fazla veri olduğunda gösterir.
Karar ağaçları, genellikle benzer sinir ağlarından daha hızlı çıkarım yapar. Örneğin, orta büyüklükte bir karar ormanı, modern bir CPU'da çıkarım işlemini birkaç mikrosaniyede gerçekleştirir.
[[["Anlaması kolay","easyToUnderstand","thumb-up"],["Sorunumu çözdü","solvedMyProblem","thumb-up"],["Diğer","otherUp","thumb-up"]],[["İhtiyacım olan bilgiler yok","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Çok karmaşık / çok fazla adım var","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Güncel değil","outOfDate","thumb-down"],["Çeviri sorunu","translationIssue","thumb-down"],["Örnek veya kod sorunu","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Diğer","otherDown","thumb-down"]],["Son güncelleme tarihi: 2025-02-25 UTC."],[[["Decision forests are highly effective for modeling tabular data, making them a primary choice for datasets commonly found in spreadsheets, CSV files, or databases."],["Unlike neural networks, decision forests directly handle tabular data without requiring preprocessing steps like feature normalization or imputation."],["While decision forests can be adapted for non-tabular data like images or text, neural networks are generally better suited for such data types."],["Decision forests are sample efficient, performing well even with small datasets or those with a high feature-to-example ratio, but still benefit from larger datasets."],["Decision forests offer faster inference speeds compared to neural networks, typically completing predictions within microseconds on modern CPUs."]]],[]]
