Genel Bakış
Karar ağacı, akış şeması gibi bir dizi basit evet/hayır sorusu sorarak tahminlerde bulunur. Rastgele bir orman, bu tür yüzlerce ağacı birleştirir ve onların oy vermesini sağlar; bu da çok daha doğru ve sağlamdır.
Karar Ağaçları ve Rastgele Ormanlar, temel yapay zeka araç setinde yer alır. Bunu anladığınızda diğer yapay zeka konularının değerlendirilmesi ve karşılaştırılması daha kolay hale gelir.
Derin Dalış
Bir karar ağacı, verileri adım adım böler: her düğümde sonuçları en iyi ayıran özelliği ve eşiği seçer, ardından bir yapraktaki tahmine ulaşana kadar dallara ayrılır. Ağaçlar popülerdir çünkü okunması kolaydır; bir kararın neden verildiğini tam olarak takip edebilirsiniz. Zayıflıkları, derin bir ağacın gürültüyü ezberlemesi ve yeni veriler üzerinde kötü tahminlerde bulunması nedeniyle aşırı uyumdur. Rastgele ormanlar, birçok ağacı verinin rastgele alt kümeleri (torbalama adı verilen bir teknik) ve her bölünmede rastgele özellik alt kümeleri üzerinde eğiterek bu durumu düzeltir. Ağaçlar farklı hatalar yapar, dolayısıyla oylarının ortalaması bireysel hataları iptal eder. Sonuç, derin öğrenmeye ulaşmadan önce yaygın olarak kullanılan, tablo verileri için en güvenilir, düşük ayarlı algoritmalardan biridir.
Teknik Bilgi
Her bölünme 'saflığı' en üst düzeye çıkarmak için seçilir. Sınıflandırma ağaçları Gini safsızlığını veya entropisini en aza indirir; Regresyon ağaçları varyansı en aza indirir (hatanın karesi). Rastgele ormanlar iki rastgelelik kaynağı ekler: önyükleme örneklemesi (her ağaç, değiştirilerek çekilen rastgele bir örnek görür) ve her bölmede rastgele özellik seçimi. Bu, ağaçların ilişkisini bozar, böylece ortalama tahminleri herhangi bir tek ağaçtan çok daha düşük varyansa sahip olur ve önyargıyı fazla yükseltmez. Her ağacın önyüklemesinin dışında bırakılan torba dışı örnekler, yerleşik bir doğrulama tahmini verir.
Karar Ağaçları ve Rastgele Ormanlarda Uzmanlaşma
Karar ağacı, akış şeması gibi bir dizi basit evet/hayır sorusu sorarak tahminlerde bulunur. Rastgele bir orman, bu türden yüzlerce ağacı birleştirir ve onların oy vermesini sağlar; bu da çok daha doğru ve sağlamdır. Karar Ağaçları ve Rastgele Ormanlar, temel yapay zeka araç setinde yer alır. Bunu anladığınızda diğer yapay zeka konularının değerlendirilmesi ve karşılaştırılması daha kolay hale gelir. Derin bir anlayış oluşturmak için Karar Ağaçları ve Rastgele Ormanları tek bir özellik olarak değil, bir işletim modeli olarak ele alın: istenen sonuçları tanımlayın, varsayımları netleştirin ve sistemin güvenilir bir şekilde yapabileceklerini hâlâ uzman görüşü gerektiren şeylerden ayırın.
Uygulamada, Karar Ağaçlarını ve Rastgele Ormanları kullanan güçlü ekipler önce güçlü kavramsal modeller oluşturur, ardından bu modelleri gerçek üretim kısıtlamalarıyla eşleştirir. Açık başarı kriterlerini belgeliyorlar, gerçekçi verilere ve iş akışlarına göre test ediyorlar ve tek seferlik kıyaslama kazanımları yerine gözlemlenen başarısızlık modellerine dayalı olarak yineleniyorlar. Burası teorik anlayışın ürün, politika ve operasyonlar genelinde dayanıklı yeteneğe dönüştüğü yerdir.
Açık teknik iddiaları pazarlama dilinden ayırmanıza yardımcı olur. Aynı zamanda, Farklı ekipler aynı terimi farklı şekilde kullanabilir; bu nedenle kapsamı erken tanımlayın. En dayanıklı yaklaşım, deneme hızını yönetişim disiplini ile birleştirmektir: pilot uygulamaları çalıştırın, kanıtları toplayın, karar günlüklerini yayınlayın ve model davranışı, kullanıcı beklentileri ve düzenleyici gereksinimler geliştikçe koruma önlemlerini sürekli olarak güncelleyin.
Stratejik Etki
Açık teknik iddiaları pazarlama dilinden ayırmanıza yardımcı olur.
Açık teknik iddiaları pazarlama dilinden ayırmanıza yardımcı olur. Yüksek kaliteli dağıtımlarda bu, ölçülebilir işletim kurallarına, sahiplik sınırlarına ve yinelenen inceleme ritüellerine dönüştürülür, böylece ekipler belirsizliği ölçeklendirmek yerine güveni ölçeklendirebilir.
Para veya zaman harcamadan önce daha iyi uygulama soruları sorabilirsiniz.
Para veya zaman harcamadan önce daha iyi uygulama soruları sorabilirsiniz. Yüksek kaliteli dağıtımlarda bu, ölçülebilir işletim kurallarına, sahiplik sınırlarına ve yinelenen inceleme ritüellerine dönüştürülür, böylece ekipler belirsizliği ölçeklendirmek yerine güveni ölçeklendirebilir.
Ortak anlayışa sahip ekipler daha iyi ürün, politika ve öğrenme kararları verir.
Ortak anlayışa sahip ekipler daha iyi ürün, politika ve öğrenme kararları verir. Yüksek kaliteli dağıtımlarda bu, ölçülebilir işletim kurallarına, sahiplik sınırlarına ve yinelenen inceleme ritüellerine dönüştürülür, böylece ekipler belirsizliği ölçeklendirmek yerine güveni ölçeklendirebilir.
Gerçek Dünya Uygulaması
Bankaların açık, denetlenebilir karar yoluna değer verdiği kredi puanlama ve kredi onayı.
Hangi hasta faktörlerinin tanıya veya uyarıya yol açtığını işaretleyen tıbbi risk tahmini.
Tablolu hesap ve kullanım verilerinden müşteri kaybı tahmini.
Bir veri kümesinde hangi değişkenlerin en önemli olduğunu sıralamak için özellik-önem analizi.
Uygulama Modelleri
Uygulamada Karar Ağaçları ve Rastgele Ormanlar
Bankaların açık, denetlenebilir karar yoluna değer verdiği kredi puanlama ve kredi onayı.
Bankaların net, denetlenebilir karar yoluna değer verdiği kredi puanlama ve kredi onayı Ekipler, kalite eşiklerini önceden belirlediklerinde, uç durumlar için insani bir yükseltme yolu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde genellikle daha iyi sonuçlar elde ederler.
Uygulamada Karar Ağaçları ve Rastgele Ormanlar
Hangi hasta faktörlerinin tanıya veya uyarıya yol açtığını işaretleyen tıbbi risk tahmini.
Teşhise veya uyarıya hangi hasta faktörlerinin yol açtığını işaretleyen tıbbi risk tahmini Ekipler, kalite eşiklerini önceden belirlediklerinde, uç durumlar için insani bir yükseltme yolunu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde genellikle daha iyi sonuçlar elde ederler.
Uygulamada Karar Ağaçları ve Rastgele Ormanlar
Tablolu hesap ve kullanım verilerinden müşteri kaybı tahmini.
Tablo halindeki hesap ve kullanım verilerinden müşteri kaybı tahmini Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden belirlediklerinde, uç durumlar için insani bir yükseltme yolu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.
Uygulamada Karar Ağaçları ve Rastgele Ormanlar
Bir veri kümesinde hangi değişkenlerin en önemli olduğunu sıralamak için özellik-önem analizi.
Bir veri kümesinde hangi değişkenlerin en önemli olduğunu sıralamak için özellik-önem analizi Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden belirlediklerinde, uç durumlar için insani bir yükseltme yolu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.
Riskler ve Korkuluklar
Farklı ekipler aynı terimi farklı şekilde kullanabilir; bu nedenle kapsamı erken tanımlayın.
Gerçek dünya performansı dengesizken karşılaştırmalar güçlü görünebilir.
Veri kalitesini ve değerlendirme planlarını göz ardı etmek çoğu zaman hassas sonuçlar doğurur.
Uygulama Yol Haritası
İhtiyacınız olan sonucun sade bir dille tanımlanmasıyla başlayın.
İhtiyacınız olan sonucun sade bir dille tanımlanmasıyla başlayın. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.
Test etmeden önce bir başarı ölçüsü ve bir başarısızlık koşulu seçin.
Test etmeden önce bir başarı ölçüsü ve bir başarısızlık koşulu seçin. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.
Gösterişli bir demo seti yerine, temsili verilerle küçük bir pilot çalışma yürütün.
Gösterişli bir demo seti yerine, temsili verilerle küçük bir pilot çalışma yürütün. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.
Karar Ağaçları ve Rastgele Ormanların nerede yardımcı olduğunu ve daha basit yöntemlerin nerede daha iyi olduğunu belgeleyin.
Karar Ağaçları ve Rastgele Ormanların nerede yardımcı olduğunu ve daha basit yöntemlerin nerede daha iyi olduğunu belgeleyin. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.