# Etkileşimli Karar Ağacı

<div class="mlv-demo-links">
  <a class="mlv-demo-link" href="hundred_page_ml.html">Genel Harita</a>
  <a class="mlv-demo-link" href="book_fundamental_algorithms.html">Temel Algoritmalar</a>
  <a class="mlv-demo-link active" href="interactive_book_decision_tree.html">Karar Ağacı</a>
  <a class="mlv-demo-link" href="interactive_book_knn.html">kNN</a>
  <a class="mlv-demo-link" href="interactive_book_svm.html">SVM</a>
  <a class="mlv-demo-link secondary" href="../_static/demos/book-decision-tree.html">Tam Ekran Demo</a>
</div>

<div class="mlv-demo-hero">
  <div class="mlv-demo-kicker">Kitap / Bölüm 3</div>
  <p class="mlv-demo-lead">Karar ağacı uzayı tek bir denklemle açıklamaz; onu dikey ve yatay kesitlerle adım adım parçalar. Kitabın bu model ailesi için vurguladığı şey tam da budur: karar, bölgesel kurallardan doğar.</p>
</div>

<div class="mlv-demo-grid">
  <div class="mlv-demo-panel">
    <strong>Ne Yap</strong>
    <span>Veri desenini değiştir, ağacın derinliğini artır ve minimum yaprak boyutunu küçült. Bölünmelerin nasıl çoğaldığını izle.</span>
  </div>
  <div class="mlv-demo-panel">
    <strong>Ne Gör</strong>
    <span>Düşük derinlik kaba kararlar üretir. Derinlik arttıkça ağaç sınırı daha ince işler ama ezberlemeye de yaklaşabilir.</span>
  </div>
  <div class="mlv-demo-panel">
    <strong>Kitaptaki Karşılığı</strong>
    <span>Bu aile, “özellik uzayını kurallarla parçalama” mantığını temsil eder. Doğrusal bir çizgiden çok farklı düşünür.</span>
  </div>
</div>

<div class="mlv-demo-note">
Karar ağaçları özellikle eksene paralel yapıları kolay yakalar. Derinlik arttıkça güçlenirler; fakat tam da bu yüzden kontrol edilmezlerse gürültüyü de öğrenebilirler.
</div>

<iframe
  class="mlv-demo-frame"
  src="../_static/demos/book-decision-tree.html"
  title="Karar Ağacı Demosu"
  loading="lazy"
  frameborder="0"
></iframe>