Random Forest, birçok karar ağacının birleşiminden oluşan bir makine öğrenmesi algoritmasıdır. Bir karar ağacını bir oyun gibi düşünebilirsin. Bu oyunda, her seviyede evet-hayır tarzında sorular sorulur ve her soru, seni sonuca bir adım daha yaklaştırır. Mesela, "Bu hayvan bir kuş mu?" gibi. Evet veya hayır cevabına göre bir sonraki soruya geçilir. Karar ağaçları, verilerdeki özellikler (sütunlar) ve sonuçlar (satırlar) arasındaki ilişkileri anlamak için bu soruları kullanır.
Random Forest ise bu karar ağaçlarını bir ormana benzetebiliriz. Tek bir ağaç yerine, bir sürü ağaç var ve her biri farklı sorular soruyor. Bu ağaçların her biri, veri setinin farklı bir alt kümesini kullanarak eğitilir ve sonuçlarını bir araya getirerek daha güvenilir ve doğru bir tahmin yapmaya çalışır. Bu süreç, bir konuda karar verirken farklı arkadaşlarının görüşlerini almaya benzer. Her arkadaşın farklı bir perspektifi vardır ve hepsinin fikirlerini birleştirerek daha iyi bir karar verebilirsin.
Bu algoritma, verilerdeki gürültü ve aşırı uyuma (overfitting) karşı oldukça dayanıklıdır. Yani, model, eğitim verilerine çok spesifik kalmak yerine genel bir öğrenme yapar ve bu sayede yeni, görülmemiş veriler üzerinde daha iyi tahminler yapabilir.
Bir senaryo ve örnek veri seti
Random Forest algoritmasını anlamak için basit bir senaryo ve örnek bir veri seti üzerinden gidelim.
Senaryo:
Diyelim ki bir banka, müşterilerinin kredi kartı başvurularını değerlendiriyor. Banka, her başvuruyu onaylamak ya da reddetmek için bir model kullanmak istiyor. Bu model, müşterilerin gelir, yaş, iş deneyimi gibi özelliklerine bakarak, kredi kartı borcunu ödeyip ödeyemeyeceğine karar vermek için kullanılacak.
Örnek Veri Seti:
İşte basit bir veri seti örneği:
Müşteri ID Yaş Gelir (Yıllık) İş Deneyimi (Yıl) Eğitim Seviyesi Kredi Kartı Borcu Ödeme Durumu
1 25 50000 2 Lisans Evet
2 45 150000 20 Yüksek Lisans Evet
3 35 80000 10 Lisans Hayır
4 29 60000 4 Lisans Evet
5 50 120000 25 Doktora Hayır
Random Forest Modeli Nasıl Çalışır?
Karar Ağaçlarının Oluşturulması: Model, veri setinin farklı alt kümelerini kullanarak birçok karar ağacı oluşturur. Örneğin, bir ağaç yalnızca "Yaş" ve "Gelir" özelliklerine bakarak bir tahmin yaparken, başka bir ağaç "İş Deneyimi" ve "Eğitim Seviyesi"ni kullanabilir.
Sorular ve Kararlar: Her karar ağacı, örneğin "Gelir 70,000'den fazla mı?" gibi sorular sorarak kararlar alır. Her bir soru, ağacı ikiye böler ve bu, ağacın sonuna kadar devam eder.
Tahminlerin Toplanması: Her bir karar ağacı bir tahmin yapar (örneğin, bu müşteri kredi kartı borcunu ödeyebilir veya ödeyemez). Random Forest, tüm ağaçların tahminlerini toplar.
Son Karar: En sık yapılan tahmin, Random Forest modelinin nihai kararı olur. Örneğin, eğer çoğu ağaç müşterinin kredi kartı borcunu ödeyebileceğini tahmin ediyorsa, modelin son kararı bu yönde olur.
Bu senaryoda, Random Forest, her bir müşterinin kredi kartı borcunu ödeyip ödeyemeyeceğine ilişkin güvenilir tahminler yapmak için bir dizi karar ağacının gücünü kullanır. Her bir ağaç, veri setinin farklı yönlerini ele alır, ve birleşik tahminler genellikle tek bir karar ağacınınkinden daha doğru ve güvenilirdir. Bu, özellikle veri karmaşık ve çeşitli olduğunda faydalıdır.