Karar Ağacı Görsel Lab
İkili sınıflandırma için eksen hizalı bölme simülatörü.
Karar ağacı veriyi daha küçük bölgelere özyinelemeli olarak böler. Bu simülatörde her bölme x veya y ekseninde bir eşik kullanır.
Her iç düğüm x <= 22 gibi bir kural sorar. Yaprak düğümler sınıf olasılığı ve nihai etiketi verir.
Sınıf oranları p_k için Gini safsızlığı:
$$ G = 1 - \sum_k p_k^2 $$
Model aday bölmeleri dener ve ağırlıklı çocuk safsızlığını en aza indireni seçer.
- Maksimum derinlik ağaç karmaşıklığını sınırlar.
- Minimum örnek sayısı kararsız mikro bölmeleri önler.
- Saf yapraklar (tek sınıf) doğal olarak durur.
Daha sığ ağaçlar genelde daha iyi geneller; daha derin ağaçlar yerel gürültüye overfit olabilir.
- Sınıf A ve B için noktalar ekle veya demo desen yükle.
- Farklı max depth / min samples ayarlarıyla eğit.
- Bölge sınırlarını, metin kurallarını ve bölme günlüklerini gözlemle.
- Yorumlanabilirlik ve uyum için basit vs karmaşık ağaçları karşılaştır.
Tuvale tıklayarak hücrelere örnek ekle, sonra bölme kuralları ve karar bölgeleri için eğit.
Model Bilgisi
Noktalar: 0 A | 0 B
Son Bölme Skoru: -