tree root

Decision Tree Regression (Kara Ağacı Regresyonu) – #6

Karar ağacı algoritmasının avatajı doğrusal olmayan (nonlinear) veri setlerinde feature transformation’ ın gerekmemesidir.

information gain

IG = Bilgi Kazanımı (Information Gain)

DPParent node’daki eğitim örneklerinin alt kümesi

Xi = Değişken

I = Impurity (Kirlilik) fonksiyonu

Np = Parent node’daki örnek sayısı

Dleft = Dright = Bölme işleminden sonra parent node’a ait sol ve sağ node’ a ait örneklerin alt kümesi

Decion Tree regression’ ı kullanırken Impurity Function (I), Mean Squared Error ( MSE ) ile yer değiştirir.

inf

yi : Doğru değer

Ýt  : Tahmin edilen değer. 

Veri seti : link

0 Paylaşımlar
Decision Tree  Regression (Kara Ağacı Regresyonu) - #6
Decision Tree Regression (Kara Ağacı Regresyonu) - #6
Karar ağacı algoritmasının avatajı doğrusal olmayan (nonlinear) veri setlerinde feature transformation' ın gerekmemesidir. 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir