Karar Ağacı Algoritmaları CART Gradient Boost ve XGBoost Teori ve Uygulaması — Haydar Ekelik

İÇİNDEKİLER BİRİNCİ BÖLÜM MAKİNE ÖĞRENİMİ 1 Makine Öğrenmesi Teknikleri 1 1 1 Öğrenme Türleri 2 1 1 1 Denetimli Öğrenme Supervised Learning 2 1 1 1 1 Sınıflandırma Modelleri Kavram Konsept Öğrenme 3 1 1 2 Denetimsiz Öğrenme Unsupervised Learning 5 1 1 3 Pekiştirmeli Öğrenme Reinforcement Learning 5 İKİNCİ BÖLÜM SINIFLANDIRMA PERFORMANSI DEĞERLENDİRME KRİTERLERİ VE KULLANILAN SINIFLANDIRMA ALGORİTMALARI 2 Model Değerlendirme ve Hata Matrisi 7 2 1 ROC Receiver operating characteristics 11 2 2 PR Precision Recall Kesinlik Doğru Pozitif Oran Eğrisi 12 2 3 Karar Ağacı Algoritmaları 14 2 3 1 Lojistik Regresyon 14 2 3 2 Regresyon ve Sınıflandırma Ağaçları Classification and Regression Tree CART Algoritması 18 2 3 3 Gradyan Arttırma Karar Ağacı Gradient Boosting Decision Tree GBDT 31 2 3 4 XGBoost Algoritması Extreme Gradient Boosting 34 KAYNAKÇA 55 ÖZGEÇMİŞ 61