YARI AÇIKLANABİLİR AĞAÇ TABANLI SINIFLANDIRMA MODELLERİ İÇİN AKILLI KURAL ÇIKARIM DESTEĞİ SUNAN YENİ BİR YAKLAŞIM: METASEZGİSELCART

Abstract

Yapay zeka yüksek başarım oranlarına erişmesiyle birlikte günümüzde birçok alanda kullanılmaktadır. Askeri, sağlık, tıp ve ulaşım gibi kritik alanlarda kullanımı bazı durumlarda insanlar arasında güvensizliğe yol açabilmektedir. İnsanların yapay zekaya olan güvenini artırmak için açıklanabilir yapay zeka yöntemleri geliştirilmektedir. Bu yöntemler, yapay zeka modellerinin karmaşık iç yapılarını insanlara açıklamaktadır. Bu alanda kullanılan çeşitli teknikler arasında kural tabanlı yaklaşımlar kullanıcılar için en yorumlanabilir olanlarıdır. Kural tabanlı yapılan yaklaşımlar, modellerin karar verme mekanizmalarını kullanıcılara açıklarken “if-then” yapıları kullanır. “İf-then” yapıları, kullanıcıların model hakkında fazladan bir bilgiye ihtiyaç duymadan yapılan açıklamaları anlamalarını sağlar. Bu çalışmada, metasezgisel yaklaşım olan Ayçiçeği Optimizasyon (AO) algoritması ile ağaç tabanlı yaklaşım olan Sınıflandırma ve Regresyon Ağacı (SRA) algoritmasından üretilen kuralları belirli bir mantıkla birleştiren yeni bir hibrit yaklaşım önerilmektedir. Önerilen hibrit yöntem, kuralların doğruluğunu artırmak için özelliklerin gerçek değer aralıklarından yararlanmayı amaçlamaktadır. Önerilen hibrit yaklaşım birden fazla veri seti üzerinde test edilmiş ve kuralların duğruluk değerini artırdığı görülmüştür.