Soy ağacı (decision tree) sorgulama işlemi genellikle eğitilmiş bir karar ağacı modeli üzerinde yapılan tahminlerin ve analizlerin anlaşılması için kullanılır. Bir soy ağacı modeli genellikle sınıflandırma veya regresyon görevlerinde kullanılır ve karar düğümlerinden oluşur.
Eğitilmiş bir soy ağacı modelini sorgulamak için genellikle şu adımları izlersiniz:
- Başlangıç Noktası Belirleme: Soy ağacının en üst düğümünden (kök düğümü) başlayarak sorgulamaya başlarsınız.
- Karar Düğümlerini İnceleme: Her düğümde bir karar noktası vardır. Bu noktada bir özellik (veya özellik kombinasyonu) ve bir eşik değer (sınıflandırma için) veya bir eğim (regresyon için) belirlenmiştir. Sorgulama sürecinde, verilen bir gözlem bu karar düğümlerinden geçerken, düğümdeki karar noktasına göre ilerlenir.
- Yaprak Düğümlerini İnceleme: Gözlem, karar düğümlerini geçerek sonunda bir yaprak düğümüne ulaşır. Yaprak düğümü, modelin sonucunu (sınıflandırma durumunda sınıf etiketi, regresyon durumunda tahmin edilen değer) içerir.
- Karar Yolu İzleme: Bir gözlem için hangi karar düğümlerinden geçildiğini ve sonunda hangi yaprak düğümüne ulaşıldığını belirleyen bir karar yolu (decision path) izlenir.
- Sonuç Değerlendirme: Yaprak düğümündeki sonuç, modele göre tahmin edilen veya sınıflandırılan değerdir. Bu sonucu yorumlayarak gözlemlerin sınıflandırılması veya regresyon tahminlerinin yapılması mümkün olur.
Soy ağacı modelleri genellikle anlaşılabilirlikleriyle öne çıkarlar ve sorgulama süreci, modelin nasıl kararlar verdiğini ve hangi özelliklerin ne ölçüde etkili olduğunu anlamak için çok faydalıdır.
