R ile Yeni Başlayanlar İçin Karar Ağacı Sınıflandırıcısı

R ile Yeni Başlayanlar İçin Karar Ağacı Sınıflandırıcısı adlı bu proje tabanlı kursa hoş geldiniz. Bu, yeni başlayanları istatistiksel modelleme dünyasıyla tanıştıran uygulamalı bir projedir. Bu projede, R'daki tree ve rpart kütüphanelerini kullanarak karar ağacı modellerini nasıl oluşturacağınızı öğreneceksiniz. Bu uygulamalı projeye Sonar verilerini R'a aktararak ve veri kümesini keşfederek başlayacağız. 2 saat süren bu projenin sonunda, karar ağacı algoritmasının arkasındaki temel mantığı ve nasıl çalıştığını anlayacaksınız. Modeli oluşturmak için verileri eğitim ve test veri kümesi olarak ikiye ayıracağız veya bölümlere ayıracağız. Son olarak, Doğruluk (Accuracy), Duyarlılık (Sensitivity), Özgüllük (Specificity), F1-Skoru vb. metrikleri kullanarak modelin performansını nasıl değerlendireceğinizi öğreneceksiniz. Ek olarak, eğitilmiş modeli yerel sisteminize nasıl kaydedeceğinizi öğreneceksiniz. Bu kılavuzlu projede başarılı olmak için bir veri analisti uzmanı veya veri bilimci olmanıza gerek olmasa da, özellikle R sözdizimi yazma olmak üzere temel düzeyde R kullanma bilgisi gereklidir. Bu nedenle, bu projeyi tamamlamak için önceden R kullanma deneyiminiz olmalıdır. R ile çalışmaya aşina değilseniz, lütfen önce 'Ge' başlıklı önceki projemi tamamlayın.