Ağaçlarda dallanma kriteriği nedir?

Karar ağaçlarında dallanma kriteri, her düğümde verilerin alt kümelere bölünmesi için hangi özelliğin ve değerin seçileceğine karar veren bir ölçüt veya kuraldır. Amaç, elde edilen alt kümelerin homojenliğini (temizliğini) maksimize ederek sınıflandırma veya regresyon kalitesini artırmaktır.

Dallanma kriteri örnekleri:

• Gini indeks (Gini impurity) — rastgele seçilen bir nesnenin yanlış sınıflandırılma olasılığını ölçer.
• Bilgi Kazancı (Information Gain) — bölme sonrası belirsizliğin azalmasını ölçer.
• Yanlış sınıflandırma hatası (Misclassification error) — yanlış sınıflandırılan nesnelerin oranı.

Kriter seçimi, ağacın yapısını ve modelin kalitesini etkiler. Örneğin, CART algoritmasında genellikle Gini indeksi kullanılırken, ID3'te bilgi kazancı tercih edilir.