 Karar ağacı öğrenme sürecini açıklayın.
Karar ağacı öğrenimi, tahmine dayalı bir model oluşturmak için kullanılan denetimli bir makine öğrenimi tekniğidir. Bir öğe hakkındaki gözlemleri önceden tanımlanmış bir sınıf kümesine eşlemek için kullanılır. Karar ağacı, önceki testlerin sonucuna göre bir veri kümesinin alt kümelere bölünmesiyle oluşturulur. Sonraki her bölme, bir koşulun doğru veya yanlış olmasına bağlıdır ve bu alt bölmelerin her biri, karar ağacında bir dal oluşturur. En iyi bölünmeyi belirlemek için, her adımdaki verileri ölçmek için entropi veya Gini gibi bir safsızlık ölçüsü kullanılır. Son adımda, tüm bölmeler yapıldığında ve tüm koşullar değerlendirildiğinde, bir karar ağacının nihai çıktısı, tahmin için kullanılabilecek bir kurallar topluluğudur.