Kontrollü öğrenme görevlerinde kullanılan karar ağaçları ve rastgele ormanlar popüler makine öğrenmesi algoritmalarıdır. Sınıflama ve regresyon sorunları için etkilidir ve yorumlanabilirlik ve performansları nedeniyle yaygın olarak kullanılır.Bu kılavuz, gerçek dünya uygulamaları için bu algoritmaları uygulamak için pratik adımlar sunar.

Karar Ağaçlarını Anlamak

Bir karar ağacı, her iç düğümün bir özellike dayalı bir karar temsil ettiği bir akış gibidir ve her bir yaprak bir sonuç veya tahmin temsil eder. Bunlar, uygunsuzluğu veya hatası en aza indirmek için özellik değerlerine dayanan verileri ayırırlar.

Bir karar ağacı uygulamak için, bir veri kümesi seçin, önceden işleme yapın ve Gini dürtüsü veya entropi gibi bir ayrılık kriterini seçin. ağaç, verileri durdurana kadar tekrar bölmek için inşa edilir, örneğin en yüksek derinlik veya minimum örnek olarak yaprak başına yapılır.

Random Forests'ı Uygulamayın

Rastgele ormanlar tahmin doğruluğunu ve aşırı yüklemeyi geliştiren karar ağaçlarının bir araya geliyor. Birden çok ağacın öngörülerini birleştirir, her biri rastgelelik ile verilerin botları üzerinde eğitilmiştir.

rastgele bir orman uygulamak için, ağaçlar sayısını, maksimum derinliği ve eğitim sırasında her ağaç bağımsız olarak inşa edilir ve nihai tahmin çoğunluk oylaması (klasikleştirme) veya averaging (regresyon) tarafından yapılır.

Uygulama için Pratik İpuçları

  • Eğitimden önce ihtiyaç duyulan veya kod özelliklerini normalleştirmek veya kodlayın.
  • Ağaç derinliği ve ağaç sayısı gibi hiperparametreleri ayarlamak için çapraz-validasyon kullanın.
  • Doğru, hassas veya meydan okuma gibi ölçümlerle modelleme modeli performansı.
  • Mümkün olduğunda yorumlanabilirlik için karar ağaçları görselleştirmek.
  • Etkili uygulama için scikit-learn gibi mevcut kütüphaneleri kullanın.