Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Karar ağaçları aşağıdaki avantajları sağlar:
Bu ağların yapılandırması, sinir ağlarından daha kolaydır. Karar ağaçlarında daha az hiperparametre bulunur. Ayrıca karar ağaçlarındaki hiperparametreler iyi varsayılan değerler sağlar.
Sayısal, kategorik ve eksik özellikleri yerel olarak işler. Bu, bir sinir ağı kullanırken olduğundan çok daha az ön işleme kodu yazabilmeniz anlamına gelir. Böylece zamandan tasarruf eder ve hata kaynaklarını azaltırsınız.
Genellikle kullanıma hazır olarak iyi sonuçlar verir, gürültülü verilere karşı dayanıklıdır ve yorumlanabilir özelliklere sahiptir.
Küçük veri kümelerinde (< 1 milyon örnek) çıkarım yapar ve nöral ağlara kıyasla çok daha hızlı eğitilir.
Karar ormanları, makine öğrenimi yarışmalarında mükemmel sonuçlar verir ve birçok endüstriyel görevde yoğun olarak kullanılır.
Bu kursta karar ağaçları ve karar ormanları tanıtılmaktadır.
Karar ağaçları, tablo verileriyle mükemmel sonuçlar veren anlaşılabilir makine öğrenimi algoritmalarından oluşan bir ailedir.
Karar ağaçları şunları yapabilir:
Bu kursta, belirli kitaplıklara odaklanılmaksızın karar ağaçlarının işleyiş şekli açıklanmaktadır.
Ancak kurs boyunca metin kutularında, YDF karar ormanı kitaplığına dayalı ancak diğer karar ormanı kitaplıklarına dönüştürülebilen kod örnekleri gösterilir.
Ön koşullar
Bu kursta, aşağıdaki kursları tamamladığınız veya eşdeğer bilgiye sahip olduğunuz varsayılmaktadır:
[[["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 interpretable machine learning algorithms that work well with tabular data for tasks like classification, regression, and ranking."],["Decision forests offer advantages such as easy configuration, native handling of various data types, robustness to noise, and fast inference/training on smaller datasets."],["This course provides a comprehensive understanding of decision trees and forests, including how they make predictions, different types, performance considerations, and effective usage strategies."],["The course uses YDF library code examples to demonstrate concepts, but the knowledge is transferable to other decision forest libraries."],["Basic machine learning knowledge and familiarity with data preprocessing are prerequisites for this course."]]],[]]
