Tümevarım Öğrenme Tekniklerinden C4.5’in İncelenmesi

Abstract

Makine öğrenmesinin önemli tekniklerinden biri olan C4.5 (Karar Ağacı Eğitme Algoritması) ve eski uyarlaması ID3 ile farklılıkları bu tez kapsamında ele alınmıştır. Sadece C4.5 sisteminin getirdiği yaklaşımlar değil diğer yaklaşımlar da incelenmiştir. Tıp, Savunma, Ekonomi vb. bir çok alanda kullanılan karar destek sistemleri için önemli bir noktada duran karar ağacı oluşturma algoritmaları bu alanlarda çok faydalı işler görmektedir. Quinlan tarafından 1993’te C dilinde yazılan bu algoritma bu tez kapsamında Java programlama dilinin grafik desteği ile yazılmış ve bir çok deney yapılarak yaklaşımın zayıf ve güçlü yanları belirtilmiş ve bazı iyileştirmeler önerilmiştir.

The thesis in hand deals with C4.5 (Decision Tree Construction Algorithm) as one of the most significant techniques of machine learning, and how it differs from its older version ID3. With this aim in mind, not only the approaches provided by C4.5 but also other approaches are examined. The decision tree algorithms are useful in a variety of spheres from defense to medicine or economics; and bear a vital importance for decision support systems in these areas. Written by Quinlan in 1993 in C programming language, this algorithm is written in this thesis with the graphic support of Java programming language and has been subject to many experiments that point out the strong and insufficient aspects of the approach. Some suggestions of improvement are also included.