Sınıflandırma Ve Regresyon Ağacı Analizi
Classification And Regression Tree Analysis
Tanım
Örnek Vaka / Uygulama
Majör Depresif Bozukluk tanısı koyarken hastaların uyku bozukluğu, anhedoni ve iştah kaybı skorlarını kullanarak tedaviye yanıt oranlarını tahmin eden bir karar ağacı modeli oluşturulması.
Derin Analiz
Makine öğrenmesi ve istatistiksel modellemede kullanılan CART, veriyi homojen alt kümelere (düğümlere) ayırmak için gini safsızlığı veya entropi gibi varyans azaltıcı metrikleri kullanır. Doğrusal olmayan ilişkileri modellemede son derece esnektir; ancak derin ağaçlar aşırı öğrenmeye (overfitting) meyilli olduğundan budama (pruning) algoritmalarıyla optimize edilmesi gerekir. Klinik psikoloji ve psikiyatride, çeşitli klinik belirtiler kümesinden tanısal gruplama yaparken veya tedaviye yanıt verecek alt grupları belirlemede sıklıkla tercih edilen non-parametrik bir sınıflandırma aracıdır.
Etimoloji
Karıştırmayın
Lojistik Regresyon ile karıştırılır; ancak lojistik regresyon doğrusal bir karar sınırı çizerken, CART veriyi eksen paralel dik açılarla ardışık olarak parçalara ayırır.
Keşfetmeye Devam Edin
Aşırı Öğrenme
Aşırı Öğrenme
Overlearning
Bir becerinin veya bilginin ilk kez hatasız bir şekilde öğrenildiği noktanın ötesinde de pratik edilmeye devam edilmesidir.
İncele