Karar Ağacı Sınıflandırması
Veri setinizdeki kategorik hedef değişkeni sınıflandırın. Özellik önemi, confusion matrix ve ağaç yapısı görselleştirmesiyle tam ML raporu.
Ağaç Modeli
Gini veya Entropy kriteri ile karar ağacı eğitilir. Maksimum derinliği kendiniz belirleyebilirsiniz.
Özellik Önemi
Hangi değişkenin sınıflandırmaya en çok katkı yaptığı sıralı tablo ile gösterilir.
Confusion Matrix
Test seti üzerindeki doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F1 skoru raporlanır.
PDF Rapor
Ağaç yapısı, metrikler ve APA formatında raporlama cümlesi PDF olarak indirilir.
Nasıl Çalışır?
1
CSV veya Excel dosyanızı yükleyin.
2
Analiz otomatik olarak saniyeler içinde tamamlanır.
3
Sonuçları ekranda görün ve PDF olarak indirin.
Ücretsiz hesap açın, hemen kullanmaya başlayın.
Başla — Ücretsiz