Regresyon Ağacı
Regression Tree
Tanım
Regresyon analizi yoluyla belirlenen koşulların ve bunların belirli bir sonuç değişkeniyle olan ilişkilerinin hiyerarşik bir diyagram üzerinde gösterildiği istatistiksel bir karar yapısıdır.
Örnek Vaka / Uygulama
Klinik psikoloji araştırmalarında, hastaların terapiye verdiği yanıtın süresini tahmin etmek amacıyla bir regresyon ağacı oluşturulabilir. Kök düğüm hastaların semptom skorunu içerirken; ilk dal eğitim düzeyine, sonraki kollar ise yaş, eşlik eden tanı ve ekonomik duruma göre ayrılarak terapinin uzunluğunu öngören alt grupları görselleştirir.
Derin Analiz
Regresyon ağaçları, veri madenciliği ve makine öğrenmesinde doğrusal olmayan ilişkileri modellemek için kullanılan, denetimli öğrenme algoritmalarının temel taşlarından biridir. Algoritma, veriseti içerisindeki bağımsız değişkenleri (yordayıcıları) kullanarak hedef değişkenin varyansını en aza indiren en uygun bölünme noktalarını (split) iteratif olarak arar. Süreç, kök düğümden (root node) başlar ve yaprak düğümlere (leaf nodes) ulaşana kadar dallanarak devam eder. Parametrik olmayan bir yaklaşım sunması, verinin normal dağılım varsayımına ihtiyaç duymaması ve eksik verilerle çalışabilme esnekliği, onu karmaşık veri setlerinin incelenmesinde güçlü bir araç haline getirir. Aşırı öğrenmeyi (overfitting) engellemek amacıyla genellikle budama (pruning) teknikleriyle optimize edilir.
Etimoloji
Karıştırmayın
Sınıflandırma ağacı (classification tree) ile sıklıkla karıştırılır; sınıflandırma ağacı kategorik sonuç değişkenlerini tahmin ederken, regresyon ağacı sürekli (sayısal) sonuç değişkenleri ile çalışır.
Keşfetmeye Devam Edin
CART Analizi
CART Analizi
CART Analysis
Veri setlerini, bir dizi yordayıcı değişken kullanarak giderek daha küçük ve homojen alt gruplara ayıran ikili bir karar ağacı algoritmasıdır.
İncele
Yordayıcı Değişken
Yordayıcı Değişken
Predictor Variable
Gelecekteki bir durumu, olayı veya bir ölçüt değişkenini tahmin etmek ya da açıklamak amacıyla kullanılan istatistiksel değişken.
İncele