Karar Ağacı Nedir?

Karar ağacı, bir tahmine ulaşmak için art arda sorular soran bir modeldir. Her soru veriyi iki ya da daha fazla gruba ayırır; sorular bittiğinde ulaşılan "yaprak" sonucu verir. Akış şemasına benzediği için en kolay anlaşılan makine öğrenmesi modellerinden biridir.

Karar ağacı nedir?

Ağacın üç temel parçası vardır:

• Kök düğüm: İlk ve en ayırt edici soru.
• İç düğümler: Ara sorular, örneğin "Yaş 30'dan büyük mü?"
• Yapraklar: Son karar; bir sınıf (sınıflandırma) ya da bir sayı (regresyon).

Nasıl kurulur?

Algoritma her adımda, veriyi en "saf" gruplara ayıran özelliği ve eşiği seçer. Saflık genellikle Gini safsızlığı ya da entropiye dayalı bilgi kazancı ile ölçülür; regresyonda ise hata karelerinin azalması kullanılır. Bu işlem, durdurma koşulu (maksimum derinlik, yapraktaki minimum örnek sayısı gibi) sağlanana kadar tekrarlanır.

Örnek

Varsayımsal bir e-posta filtresi düşün:

1. "Mesajda 'ücretsiz' kelimesi var mı?" Evet ise 2'ye, hayır ise "normal".
2. "Gönderen rehberde mi?" Evet ise "normal", hayır ise "spam".

Ağaç, veriden bu soruları ve sıralarını kendisi öğrenir.

Nelere dikkat etmeli?

• Aşırı öğrenme: Derinliği sınırlanmayan ağaç, eğitim verisini ezberleyebilir. Budama (pruning) ve derinlik sınırı bu riski azaltır.
• Kararsızlık: Veride küçük bir değişiklik bambaşka bir ağaç üretebilir.
• Çözüm: Bu zayıflıklar nedeniyle karar ağaçları çoğunlukla rastgele orman ya da gradyan artırma gibi topluluk yöntemlerinin yapı taşı olarak kullanılır.