Anasayfa / Makine Öğrenmesi (Machine Learning) / Regresyon / Karar Ağaçları Regresyonu

Karar Ağaçları Regresyonu

Random Forest Regresyon: Python Örnek Uygulaması

Random forest regresyon birden fazla karar ağacını kullanarak daha uyumlu modeller üreterek isabetli tahminlerde bulunmaya yarayan bir regresyon modelidir. Karar ağaçlarını kullandığı için kesiklidir. Yani belli bir aralıkta istenen tahminler için aynı sonuçları üretir. Bu yazımızda Python ile basit bir …

Daha Fazlası >>

Karar Ağacı ile Regresyon (Decision Tree Regression): R Örnek Uygulama

Merhaba. Bu yazımızda serinin 13’üncü yazısında Python ile yaptığımız Karar Ağacı Regresyon uygulamasını R ile yapacağız. Çalışma diznini ayarlayıp veri setini indirelim. Veriyi buradan indirebilirsiniz: setwd('Sizin_Calisma_Dizniniz') dataset = read.csv('PozisyonSeviyeMaas.csv') Burada rpart paketini kullanacağız. Yüklü değil ise indirip yükleyelim: install.packages('rpart') library(rpart) Veri …

Daha Fazlası >>

Karar Ağacı ile Regresyon (Decision Tree Regression): Python Örnek Uygulama

Karar ağaçlarını sınıflandırma ve regresyon olarak ikiye ayırabiliriz. Karar ağacı regresyonu özetle şu işi yapıyor: Bağımsız değişkenleri bilgi kazancına göre aralıklara ayırıyor. Tahmin esnasında bu aralıktan bir değer sorulduğunda cevap olarak bu aralıktaki (eğitim esnasında öğrendiği) ortalamayı söyleyiveriyor. Bu sebeple karar …

Daha Fazlası >>