Yapay Zekada Karar Ağaçları ve Tutarlı Kararlar - DENEYAP

Karar ağaçlarının avantajları nelerdir?

• Sadece sayısal verilerle çalışabilir

• Yüksek hesaplama gücü gerektirmez

• Yorumlanabilirlik, basitlik ve etkili çalışma

• Yalnızca büyük veri setlerinde işe yarar

Karar ağaçları sınıflandırma görevi yaparken hangi tür sonuçlar üretebilir?

• Yalnızca kesikli sonuçlar

• Sadece sürekli sonuçlar

• Hem kesikli hem de sürekli sonuçlar

• Yalnızca olasılık dağılımları

Karar ağaçlarında aşırı öğrenmeyi önlemek için hangi yöntem kullanılabilir?

• Yalnızca eğitim verilerini kullanmak

• Daha fazla karmaşıklık eklemek

• Yalnızca sayısal verileri kullanmak

• Ağacın derinliğini sınırlamak

Karar ağaçları eğitilirken, hangi yöntem sıklıkla kullanılır?

• Sadece rastgele seçim

• Kümeleme

• Veri Tabanları

• Böl ve yönet

Tutarlı kararlar neden önemlidir?

• Modelin genelleme yeteneğini artırır

• Sadece karmaşıklığı azaltır

• Yalnızca doğrulama verilerini dikkate alır

• Yalnızca eğitim verilerine odaklanmayı sağlar

Bir karar ağacının "kök" düğümü nedir?

• Sonuç düğümü

• İlk karar düğümü

• Yalnızca sayısal düğüm

• Yapay sinir ağı

Karar ağaçları, veri kümesini nasıl bölerek kararlar alır?

• Karar düğümleri ve dallar aracılığıyla

• Yalnızca rastgele bölme

• Veri kümesinin ortasından

• Yalnızca sayısal verilere göre

Karar ağaçları, hangi prensibe dayanarak kararlar alır?

• Bayes Teoremi

• Mantıksal ve karşılaştırmalı kararlar

• Sadece rastgele seçim

• Sadece sayısal analiz

Karar ağacı nedir?

• Bir ağın karar verme yeteneği

• Bir dizi karar düğümü ve sonuç düğümlerinden oluşan bir model

• Yalnızca sayısal verilerle çalışan bir algoritma

• Bir ağın yapay sinir hücrelerinden oluşan bir model

Karar ağaçları hangi tür problemlerde kullanılır?

• Sadece sayısal analiz

• Sadece doğrusal regresyon

• Sınıflandırma ve regresyon problemleri

• Yalnızca doğrusal programlama