CART Algoritması Nedir?

CART (Classification And Regression Tree) algoritması, bir karar ağacının kullanılarak çok değişkenli veri kümelerinden bir regresyon veya sınıflandırma model üretmek için kullanılan bir makine öğrenmesi algoritmasıdır. CART, gelişmiş veri madenciliği teknikleri arasında yer alan ve sıklıkla kullanılan bir algoritmadır. Algoritma, veriye bakılarak özniteliklerin gözlenen çıktılarına göre sınıflandırılmasına veya öngörülen değerlerin tahmin edilmesine olanak tanır. CART algoritması, bir karar ağacının veri madenciliğinin bir parçası olarak kullanıldığında, özniteliklerin öngörülen çıktılar için en iyi kombinasyonunu aramak için kullanılır.

CART Algoritmasının İşleyişi

CART algoritmasının işleyişi, veri kümesinin oluşturulmasından başlayarak sonuçların elde edilmesine kadar sürecek olan süreçlerden oluşur. Veri kümesi, özniteliklerin ve öngörülen değerlerin bir diziye dönüştürülmesiyle oluşturulur. Daha sonra, veri kümesi, CART algoritmasıyla çalışmak için uygun hale getirilir. Algoritma, öznitelikler arasındaki ilişkiyi analiz eder ve en iyi kombinasyonu aramak için karar ağacını oluşturur. Karar ağacındaki her düğüm, veri kümesinin bir öznitelik üzerinden sınıflandırılmasını sağlar. Daha sonra, karar ağacının her dalı, öznitelikler arasındaki ilişkinin gücünü ve öngörülen değerin ne olacağını belirlemek için kullanılır.

CART Algoritmasının Faydaları

CART algoritması, çok değişkenli veri kümelerinden sınıflandırma veya regresyon modelleri üretmek için oldukça yararlıdır. Algoritma, veriye bakarak özniteliklerin öngörülen çıktılar ile ilişkisini analiz eder ve en iyi kombinasyonu aramak için karar ağacını oluşturur. Bu, kullanıcıların veri setindeki öznitelikler arasındaki ilişkileri anlamasına olanak tanır. CART algoritması, kullanımı kolay, anlaşılır ve uygulanması kolay olduğu için, karar verme sürecinde kullanılan bilgilerin kolayca elde edilmesini sağlar. Ayrıca, düşük komplekslikte modeller oluşturmak için kullanılması da mümkündür.