Sınıflandırma Ve Regresyon Ağacı Analizi
Classification And Regression Tree Analysis
Tanım
Verileri niteliksel özelliklerine göre sınıflara ayıran ya da sayısal değerleri tahmin eden, karar kurallarını hiyerarşik bir ağaç şeması şeklinde görselleştiren ikili bölme algoritması.
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
Latince 'classis' (sınıf/grup) ve 'regressio' (Geriye dönüş/adım) ile İngilizce 'tree' (ağaç) kelimelerinin birleşiminden oluşan, veri tabanlı karar yapılarını niteleyen bir metodoloji.
Karıştırmayın
Lojistik Regresyon ile karıştırılır; ancak lojistik regresyon doğrusal bir karar sınırı çizerken, CART veriyi eksen paralel dik açılarla ardışık olarak parçalara ayırır.