Regresyon Analizleri mi Karar Ağaçları mı?

Abstract

Karar ağaçları algoritması, veri madenciliği teknikleri içinde önemli bir sınıflandırma yöntemidir. Karar ağacı, kök düğümü, dalları ve yaprak düğümleri olan ağaç yapısında sınıflandırma ve regresyon modelleri oluşturur. Bağımlı değişken iki kategorili olduğunda regresyon analizine alternatif bir yöntem olarak tercih edilen lojistik regresyon analizi, sınıflandırma amacıyla kullanılan bir diğer tekniktir. Bu araştırma kapsamında aynı veri seti üzerinde lojistik regresyon, doğrusal regresyon, sınıflandırma ağacı ve regresyon ağacı yöntemleri uygulanmıştır. Bu dört yöntem kullanılarak konut fiyatını belirleyen en önemli değişkenler belirlenmiştir. Modellerin performansları ve tahmin güçleri karşılaştırılmış; en iyi sınıflandırma yapan model belirlenmeye çalışılmıştır. Bu karşılaştırma, 5 bağımsız değişken ve bağımlı değişken ev fiyatı olmak üzere, 414 gayrimenkul verisi kullanılarak yapılmıştır. Analiz sonucunda elde edilen bulgular, gayrimenkul değerleme verisi için sınıflandırma ağacı modelinin standart yaklaşımlardan daha iyi performans sergilediğini göstermiştir.

İkli̇m Deği̇şi̇kli̇ği̇ Bağlaminda Sosyal Kirilganlik Çalişmalarinin Bi̇li̇msel Hari̇talama Tekni̇ği̇ İle Bi̇bli̇yometri̇k Anali̇zi̇

“…Genel anlamda ağ haritalarında düğümlerin büyüklüğü oluşma sayısını, renkler kümeleri, kaç renk olduğu ise kaç sınıfa ayrıldığını göstermektedir. Düğümler arasındaki yakınlık benzerliği ve ilişkiyi, uzaklık ise farklılığı ortaya koymaktadır (Khalil & Crawford, 2015;Kocarık Gacar & Köymen Keser, 2023;Kurutkan & Orhan, 2018;Van Eck & Waltman, 2010). Ağ haritası incelendiğinde (Şekil 2.a), en sık kullanılan ilk 20 anahtar kelime; sosyal kırılganlık (450), iklim değişikliği (336), dirençlilik (138), uyum (125), risk (82), uyum kapasitesi (80), CBS (75), afet (73), doğal tehlikeler (73), maruziyet (72), sel (71), kırılganlık değerlendirmesi (58), çevresel adalet (56), risk değerlendirmesi (53), doğal afetler (43), sel riski (42), risk algısı (40), afet risk azaltma (39), hassasiyet (36) ve iklim değişikliğine uyum (35) anahtar kelimelerinin olduğu görülmüştür.…”

Development of heart attack prediction model based on ensemble learning

“…A classification tree is a kind of supervised learning. Generally, a decision tree contains a root node, several internal nodes, and several leaf nodes [33]. The leaf nodes correspond to the decision results, and each other node corresponds to an attribute test [34].…”