Yardmc Agac Turu: Ne Demektir?
Yardmc agac (ya da diger adyla destekli agac) yuksek performansl tahmin modelleri olusturmak icin kullanlan bir makine ogrenmesi algoritmasdr. Basitce, bu algoritma, onceki verilere dayanarak gelecekteki sonuclar tahmin etmek icin cogu zaman karar agaclar kullanr. Yardmc agaclar, cesitli karar agaclarnn kombinasyonu kullanlarak olusturulan karmask modeller olusturmak icin kullanlr.
Yardmc Agaclarn Avantajlar
Yardmc agaclarn, diger makine ogrenme algoritmalarndan daha ustun oldugu pek cok alanda avantajlar vardr. Oncelikle, yardmc agaclar, cok sayda ozellik kullanlarak cok yonlu tahmin modelleri olusturmak icin kullanlabilir. Ayrca, yardmc agaclar, ozel ozelliklerin veya davranslarn onemini belirlemek icin kullanlabilir. Son olarak, yardmc agaclar, ayn verilere dayal olarak cok sayda model olusturmak icin kullanlabilir.
Yardmc Agaclarn Dezavantajlar
Yardmc agaclarn dezavantajlar da mevcuttur. Oncelikle, cok sayda ozellik kullanlms olsa bile, yardmc agaclar, karar agaclar kadar kolay anlaslmaz. Ayrca, yardmc agaclar, karar agaclarna gore daha fazla zaman ve emek gerektiren karmask modeller olusturmak icin kullanlr. Son olarak, yardmc agaclar, diger algoritmalardan daha fazla veriye ihtiyac duyar.
Sonuc
Yardmc agaclar, karar agaclarnn avantajlarn bir araya getirmek icin tasarlanms olan ve yuksek performansl tahmin modelleri olusturmak icin kullanlan makine ogrenme algoritmasdr. Yardmc agaclar, cok sayda ozellik kullanlarak cok yonlu tahmin modelleri olusturmak icin kullanlabilir, ancak yardmc agaclar, karar agaclarna gore daha fazla zaman ve emek gerektiren karmask modeller olusturmak icin kullanlr. Yardmc agaclar, diger algoritmalardan daha fazla veriye ihtiyac duyar.
Yardmc agac (ya da diger adyla destekli agac) yuksek performansl tahmin modelleri olusturmak icin kullanlan bir makine ogrenmesi algoritmasdr. Basitce, bu algoritma, onceki verilere dayanarak gelecekteki sonuclar tahmin etmek icin cogu zaman karar agaclar kullanr. Yardmc agaclar, cesitli karar agaclarnn kombinasyonu kullanlarak olusturulan karmask modeller olusturmak icin kullanlr.
Yardmc Agaclarn Avantajlar
Yardmc agaclarn, diger makine ogrenme algoritmalarndan daha ustun oldugu pek cok alanda avantajlar vardr. Oncelikle, yardmc agaclar, cok sayda ozellik kullanlarak cok yonlu tahmin modelleri olusturmak icin kullanlabilir. Ayrca, yardmc agaclar, ozel ozelliklerin veya davranslarn onemini belirlemek icin kullanlabilir. Son olarak, yardmc agaclar, ayn verilere dayal olarak cok sayda model olusturmak icin kullanlabilir.
Yardmc Agaclarn Dezavantajlar
Yardmc agaclarn dezavantajlar da mevcuttur. Oncelikle, cok sayda ozellik kullanlms olsa bile, yardmc agaclar, karar agaclar kadar kolay anlaslmaz. Ayrca, yardmc agaclar, karar agaclarna gore daha fazla zaman ve emek gerektiren karmask modeller olusturmak icin kullanlr. Son olarak, yardmc agaclar, diger algoritmalardan daha fazla veriye ihtiyac duyar.
Sonuc
Yardmc agaclar, karar agaclarnn avantajlarn bir araya getirmek icin tasarlanms olan ve yuksek performansl tahmin modelleri olusturmak icin kullanlan makine ogrenme algoritmasdr. Yardmc agaclar, cok sayda ozellik kullanlarak cok yonlu tahmin modelleri olusturmak icin kullanlabilir, ancak yardmc agaclar, karar agaclarna gore daha fazla zaman ve emek gerektiren karmask modeller olusturmak icin kullanlr. Yardmc agaclar, diger algoritmalardan daha fazla veriye ihtiyac duyar.