Karar Ağacı Yapısı: Karar ağaçlarının hiyerarşik yapısını oluşturan kök, iç ve yaprak düğüm bileşenlerinin işlevlerini tanımlayabileceksiniz.
Ayırma Kriterleri: Entropi, Gini İndeksi ve Kazanç gibi ayırma kriterlerini kullanarak veriyi en homojen gruplara ayıracak nitelikleri seçebileceksiniz.
Algoritmalar ve Budama: ID3, C4.5 ve CART gibi temel algoritmaları karşılaştırabilecek ve aşırı uyum sorununa karşı budama yöntemlerini açıklayabileceksiniz.
Model Performansı ve Görselleştirme: Hold-out ve çapraz doğrulama teknikleriyle model performansını test edebilecek ve R yazılımı araçlarıyla ağaç yapılarını görselleştirebileceksiniz.
