Karar ağacı öğrenme sürecini tanımlayın.
Karar ağacı öğrenimi, tahmine dayalı bir model oluşturmak için kullanılan denetimli bir makine öğrenimi tekniğidir. Bir öğe hakkındaki gözlemleri önceden tanımlanmış bir sınıf kümesine eşlemek için kullanılır. Karar ağacı, bir veri kümesini aşağıdakilere dayalı olarak alt kümelere bölerek oluşturulur: önceki testlerin sonucu. Sonraki her bölme, bir koşulun doğru veya yanlış olmasına bağlıdır ve bu alt bölmelerin her biri, karar ağacında bir dal oluşturur. En iyi bölmeyi belirlemek için, entropi gibi bir safsızlık ölçüsü kullanılır. veya Gini, her adımda verileri ölçmek için kullanılır Son adımda, tüm bölmeler yapıldığında ve tüm koşullar değerlendirildiğinde, bir karar ağacının nihai çıktısı, kullanılabilecek bir kurallar koleksiyonudur. tahmin için.