SHAP Degeri: Karar Agaclarnn Yeni Bir Degerlendirme Yontemi
Karar agaclar cok sayda makine ogrenme algoritmasnn temelini olusturan, ozellikle kumeleme ve snflandrma gibi uygulamalarda kullanlan model olarak kabul edilir. Karar agaclar, verilerin ozelliklerine dayal olarak veri kumesini snflandrmann veya karar vermenin basit bir sekilde yaplabilecegi essiz bir yontemdir. Son zamanlarda, bu modelin hata oranlarnn azaltlmasna yardmc olmak icin yeni bir degerlendirme yontemi olan SHAP (Ksaltlms Kesme ve Degerlendirme) ortaya ckmstr. SHAP degerleri, kullanlan veri kumesinin iliskili ozelliklerine dayal olarak karar agacnn her bir karar noktasnn ne kadar etkili oldugunu gostermektedir.
SHAP Degerinin Nasl Hesaplandg
SHAP degerleri, veri kumesi uzerinde calsan bir algoritma olarak karar agac uzerindeki her bir karar noktas icin hesaplanr. SHAP degeri, sadece veri kumesinin ozelliklerine dayal olarak hesaplanr ve bu ozellikler karar agacnn calsma prensipleri ile karslastrlarak olusturulur. SHAP degerleri, karar agacnn her bir karar noktasnn veri kumesinin ozelliklerinden ne kadar etkilendiginin bir olcusu olarak kabul edilir. Bir karar noktasnn etkilenme duzeyi, SHAP degerlerinin iki ozelligi olan kesme ve degerlendirme ile hesaplanr.
Kesme ile SHAP Degeri
Kesme, SHAP degeri hesaplamada kullanlan bir yontemdir. Kesme, bir veri kumesinin ozelliklerine dayal olarak karar agacnn her bir karar noktasnn etkilenme orannn hesaplanmasn saglar. Ozellikler, karar agacnn her bir karar noktasnn etkilenme orannn hesaplanmas icin kullanlr. Ornegin, bir karar agacnn birinci karar noktasnda, ozellikler A, B ve C varsa, karar agacnn bu karar noktasnn etkilenme oran, A, B ve C ozelliklerinin degerlerine dayal olarak hesaplanr. Bu durumda, A, B ve C ozelliklerinin her birinin etkilenme orannn karar agacnn birinci karar noktas icin onemli oldugu dusunulur.
Karar agaclar cok sayda makine ogrenme algoritmasnn temelini olusturan, ozellikle kumeleme ve snflandrma gibi uygulamalarda kullanlan model olarak kabul edilir. Karar agaclar, verilerin ozelliklerine dayal olarak veri kumesini snflandrmann veya karar vermenin basit bir sekilde yaplabilecegi essiz bir yontemdir. Son zamanlarda, bu modelin hata oranlarnn azaltlmasna yardmc olmak icin yeni bir degerlendirme yontemi olan SHAP (Ksaltlms Kesme ve Degerlendirme) ortaya ckmstr. SHAP degerleri, kullanlan veri kumesinin iliskili ozelliklerine dayal olarak karar agacnn her bir karar noktasnn ne kadar etkili oldugunu gostermektedir.
SHAP Degerinin Nasl Hesaplandg
SHAP degerleri, veri kumesi uzerinde calsan bir algoritma olarak karar agac uzerindeki her bir karar noktas icin hesaplanr. SHAP degeri, sadece veri kumesinin ozelliklerine dayal olarak hesaplanr ve bu ozellikler karar agacnn calsma prensipleri ile karslastrlarak olusturulur. SHAP degerleri, karar agacnn her bir karar noktasnn veri kumesinin ozelliklerinden ne kadar etkilendiginin bir olcusu olarak kabul edilir. Bir karar noktasnn etkilenme duzeyi, SHAP degerlerinin iki ozelligi olan kesme ve degerlendirme ile hesaplanr.
Kesme ile SHAP Degeri
Kesme, SHAP degeri hesaplamada kullanlan bir yontemdir. Kesme, bir veri kumesinin ozelliklerine dayal olarak karar agacnn her bir karar noktasnn etkilenme orannn hesaplanmasn saglar. Ozellikler, karar agacnn her bir karar noktasnn etkilenme orannn hesaplanmas icin kullanlr. Ornegin, bir karar agacnn birinci karar noktasnda, ozellikler A, B ve C varsa, karar agacnn bu karar noktasnn etkilenme oran, A, B ve C ozelliklerinin degerlerine dayal olarak hesaplanr. Bu durumda, A, B ve C ozelliklerinin her birinin etkilenme orannn karar agacnn birinci karar noktas icin onemli oldugu dusunulur.