SCIENCE AND INNOVATION IN THE
EDUCATION SYSTEM
International scientific-online conference
66
QARORLAR DARAXTI VA UNI KIRITISH ALGORITIMI
Maksad Onarkulov Karimberdiyevich
Farg‘ona davlat unversiteti amaliy matematika va informatika kafedrasi
dotsenti, fizika-matematika fanlari bo`yicha falsafa doktori (PhD),
maxmaqsad@gmail.com
Omonaliyeva Elinur Umidbek qizi
Farg’ona davlat unversiteti 2-kurs talabasi,
https://doi.org/10.5281/zenodo.11191190
Annotatsiya
Bu maqola sun’iy intellekt sohasida q
arorlar daraxti va uni kiritish
algoritmi mavzusiga aloqador muhim ma'lumotlar takidlangan. Maqola qarorlar
daraxti algoritmi va uni kiritishning maqsadlarini, tuzilishini, ma'lumotlar
kiritish jarayonini, asosiy maqsadlarini, ma'lumotlarni qayta qarash jarayonini,
natijalarini va ularning o'zlariga oid muhim nuqtalarini o'z ichiga oladi. Bu
ma'lumotlar analitikasi sohasidagi qaror qabul qilishning asosiy asoslari bilan
tanishish va ularni amaliyotda foydalanishga yordam beradi. Maqola
o'quvchilarni qarorlar daraxti mavzusida bilim olishga qiziqtirishga xizmat
qiladi va ularning ma'lumotlar analitikasi va qaror qabul qilish jarayonlarini
tushunishiga olib keladi.
Kalit so’zlar:
qarorlar daraxti algoritmi, kiritish, maqsadi, tuzilishi,
ma'lumotlar, kiritish jarayoni, asosiy maqsadlar, ma'lumotlarni qayta qarash
jarayoni, natijalar, ma'lumotlar analitikasi, qaror qabul qilish, kritik asoslar,
qiziqtirish, tushunish, foydalanish.
Аннотация
В этой статье освещена важная информация, связанная с темой
дерева решений и алгоритмом его реализации в области искусственного
интеллекта. В статье раскрыто назначение алгоритма дерева решений и
его реализация, его структура, процесс ввода данных, основные задачи,
процесс проверки данных, результаты и их важные моменты. Помогает
познакомиться с основными принципами принятия решений в области
анализа данных и использовать их на практике. Статья призвана
заинтересовать студентов изучением темы деревьев решений и помочь им
понять анализ данных и процессы принятия решений.
Ключевые слова
алгоритм дерева решений, входные данные, цель,
структура, данные, процесс ввода, основные цели, процесс проверки
данных, результаты, анализ данных, принятие решений, критические
структуры, интерес, понимание, использование.
SCIENCE AND INNOVATION IN THE
EDUCATION SYSTEM
International scientific-online conference
67
Annotation
This article highlights important information related to the topic of
decision tree and its implementation algorithm in the field of artificial
intelligence. The article covers the purpose of decision tree algorithm and its
implementation, its structure, data input process, main objectives, data revision
process, results and their important points. It helps to get acquainted with the
basic principles of decision making in the field of data analytics and to use them
in practice. The article serves to interest the students in learning about the topic
of decision trees and lead them to understand data analytics and decision
making processes.
Keywords:
decision tree algorithm, input, purpose, structure, data, input
process, main objectives, data revision process, results, data analytics, decision
making, critical frameworks, interest, understanding, use.
Qarorlar daraxti (Decision Tree) va uni kiritish algoritmi, ma'lumotlar
analitikasida turli xil vazifalarni bajarishda qo'llaniladigan bir tahlil usulidir. Bu
algoritm o'z ichiga olgan ma'lumotlardan qarorlar chiqarishda yordam beradi va
o'rganilgan ma'lumotlar ustida tahlil qilishda juda foydali bo'ladi.
Qarorlar
daraxti va uni kiritish algoritmi, ma'lumotlar analitikasida qarorlar qabul qilish
va o'rganilgan ma'lumotlar ustida tahlil qilishda juda foydali bo'ladi. Ular
marketing, bank ishlari, kasb-hunar sohasi, tibbiyot va boshqa ko'plab sohalar
uchun qo'llaniladi.
Qarorlar daraxti (Decision Tree) algoritmi ma'lumotlar analitikasida qaror
qabul qilishda va ma'lumotlarni tahlil qilishda keng qo'llaniladigan bir tahlil
usulidir. Qarorlar daraxti, ma'lumotlar tahlili va qaror qabul qilishda
foydalaniladigan ma'lumotlar analitikasi usuli hisoblanadi. U ma'lumotlardan
foydalanib har bir qadamda qaror chiqarishda yordam beradi. Qarorlar daraxti
tuzilishi odatda grafik ko'rinishda bo'lib, tugallanuvchilardan (nodes) va
bog'lanishlardan (branches) iborat bo'ladi. Har bir tugallanuvchi bir ma'lumotni
ifodalaydi va uni bir yoki bir nechta yolg'izliklar (features) bo'yicha bo'lib tahlil
qiladi. Daraxtda har bir tugallanuvchi yoki bog'lanish bir ma'lumotni tahlil qilish
uchun alohida shartni ifodalaydi. Masalan, "yilning boshida xodimga bonus
berilgan yoki yo'qligini" yoki "mahsulotning narxi" kabi yolg'izliklar bo'lishi
mumkin. Qarorlar daraxtida har bir yolg'izlik (feature) uchun mos qiymatlar
(values) kiritiladi. Bu qiymatlar ma'lumotlar tahlili va qaror qabul qilishda
foydalaniladi. Ma'lumotlar tahlili jarayonida, daraxt bo'ylab yurish (traversal)
amalga oshiriladi va har bir tugallanuvchida mos keluvchi qaror qabul qilinadi.
Bu jarayon natijasida qarorlar chiqariladi.
SCIENCE AND INNOVATION IN THE
EDUCATION SYSTEM
International scientific-online conference
68
Qarorlar daraxti ma'lumotlar analitikasidagi turli vazifalarni bajarishda
keng qo'llaniladi, masalan, marketing strategiyalarini belgilash, kredit riskini
baholash, xodimlarni tanlash, kasb-hunar sohasidagi qarorlarni qabul qilish va
h.k. Bu algoritm, ma'lumotlar tahlilida qaror qilish va natijalarni tahlil qilishda
kuchli vositalardan biri hisoblanadi.
Muqadima:Qarorlar daraxti (Decision Tree) tuzilishi, ma'lumotlar
analitikasida ma'lumotlardan qaror qabul qilishda va ma'lumotlarni tahlil
qilishda keng qo'llaniladigan bir tahlil usuli hisoblanadi. Bu algoritmning
tuzilishi quyidagi asosiy qismlardan iborat:
Tugallanuvchilar (Nodes): Qarorlar daraxtining tugallanuvchilari
daraxtning har bir bosqichi yoki har bir qadamidir. Har bir tugallanuvchi bir
ma'lumotni ifodalaydi va uning ustida bir yoki bir nechta yolg'izliklar (features)
bo'yicha tahlil qiladi.
Yolg'izliklar (Features): Yolg'izliklar, ma'lumotlar to'plamida o'zaro
bog'liqlikni ifodalaydigan ma'lumotlardir. Masalan, "yilning boshida bonus
berilgan yoki yo'qligi", "mahsulotning narxi", "foydalanuvchi yosh", "yashirin
xususiyatlar", "sotib olish muvaffaqiyati" kabi yolg'izliklar bo'lishi mumkin.
Bog'lanishlar (Branches): Har bir tugallanuvchida, yoki har bir
bog'lanishda bir yoki bir nechta yolg'izliklar uchun shartlar ifodalangan. Misol
uchun, "bonus berilgan yoki yo'qligi" uchun shartlar "Ha" yoki "Yo'q" bo'lishi
mumkin. Bu shartlar bo'ylab, daraxtning bir tomonidan boshqa tugallanuvchiga
yoki o'qiga o'tiladi.
Tugallanuvchi
darajasining
tushunilishi:
Daraxtning
har
bir
tugallanuvchisi ma'lumotni tahlil qilishda qanday qilib o'zlashtirilishini
ifodalaydi. Daraxtning yuqori qismi ko'p shartlar bilan bog'langan
tugallanuvchilardan iborat bo'lsa, uni ko'rib chiqish "ko'p shartli qism" deyiladi.
Bunday tugallanuvchilar ma'lumotni kengroq tahlil qilishda yordam beradi.
Yolg'izliklar bo'yicha qaror qabul qilish: Har bir tugallanuvchida, yoki
bog'lanishda, ma'lumotni o'rganish uchun belgilangan shartlar orqali qaror
qabul qilinishi amalga oshiriladi. Bu shartlar yolg'izliklar bo'yicha ma'lumotlarni
tahlil qilishda asosiy qarorlarni chiqarishda foydalaniladi.
Qarorlar daraxti tuzilishi ma'lumotlar analitikasida qaror qabul qilishda va
ma'lumotlarni tahlil qilishda keng qo'llaniladi. U yuqori darajada o'rganilgan
ma'lumotlar bo'ylab qaror qabul qilishda yordam beradi va oddiy tuzilishi
o'rganilgan ma'lumotlardan qaror chiqarishni oson va tushunarli qiladi.
Qarorlar daraxti uchun ma'lumotlar kiritish va tayyorlash jarayoni,
ma'lumotlar tahlili va daraxt yaratishida kritik ahamiyatga ega bo'ladi.
SCIENCE AND INNOVATION IN THE
EDUCATION SYSTEM
International scientific-online conference
69
Ma'lumotlar kiritilishi va ularga qiymatlar berilishi quyidagi shaklda bo'lishi
mumkin:
Ma'lumotlar turi. Ma'lumotlar, odatda soniy va kategorik ma'lumotlar
bo'lishi mumkin. Soniy ma'lumotlar, sonlar (masalan, yosh, narx) bo'lishi
mumkin. Kategorik ma'lumotlar, jins, ranglar, kategoriyalar (masalan, bonus
berilgan yoki yo'qligi, mahsulot turi) bo'lishi mumkin.
Ma'lumotlar tayyorlashi. Ma'lumotlar, xususiyatlar (features) va ularga
mos keladigan qiymatlar (values) sifatida tayyorlanadi. Xususiyatlar, daraxt
bo'ylab yolg'izliklar bo'yicha qaror qabul qilishda ishlatiladi. Qiymatlar, har bir
xususiyat uchun mumkin bo'lgan o'zgaruvchan qiymatlar, masalan, "Ha" yoki
"Yo'q" yoki "Yosh" uchun sonlar bo'lishi mumkin.
Ma'lumotlar kiritilishi. Ma'lumotlar, ma'lumotlar to'plamidan (dataset)
olingan bo'lishi mumkin yoki boshqa manbalardan yig'ilgan bo'lishi mumkin.
Ma'lumotlar ko'p tahlil usullaridan o'tkazilishi mumkin, masalan, ma'lumotlar
kiritilishi va ularga mos keladigan qiymatlar to'plangan bo'lishi mumkin yoki
ma'lumotlar kiritilishi uchun formulalar yaratilishi mumkin.
Ma'lumotlar tahlili va daraxt yaratish. Ma'lumotlar tahlili jarayonida
ma'lumotlar daraxti uchun eng muhim xususiyatlarni aniqlash va ularga mos
daraxtni yaratish kerak. Daraxt yaratishda ma'lumotlar daraxtining og'irligi,
darajasi, bog'lanishlari va tugallanuvchilari kiritilishi kerak.
Ma'lumotlar kiritish va tayyorlash jarayoni, qarorlar daraxti algoritmini
to'g'ri va samarali ishlashiga ta'sir qiladi. Ular ma'lumotlarni maqsadga muvofiq
shakllantirish va daraxt yaratishda kritik ahamiyatga ega.
Qarorlar daraxti algoritmi va uni kiritishning asosiy maqsadlari va
muqaddimasi quyidagi shaklda keltirilishi mumkin.
Ma'lumotlarni tahlil qilish. Asosiy maqsad, ma'lumotlar to'plamidan
olingan ma'lumotlarni tahlil qilish va ulardan qarorlar chiqarishda yordam
berishdir.Qarorlar daraxti algoritmi ma'lumotlardan qaror chiqarishda
o'rganilgan ma'lumotlarni tahlil etishda yordam beradi.
Qaror qabul qilish. Algoritmnining asosiy maqsadi ma'lumotlardan
foydalanib, qarorlar chiqarishda yordam berishdir. Qarorlar daraxti, har bir
ma'lumotni tahlil qilish va bog'lanishlar orqali qaror qabul qilishda yordam
beradi.
Maqsadlar Ko'rsatilishi. Qarorlar daraxti va uni kiritishning maqsadi
berilgan ma'lumotlardan muvofiqlikka mos qarorlar chiqarishdir.
Maqsadlar turli sohalar uchun ma'lumotlardan foydalanishda yordam
beradi, masalan, marketing, kasb-hunar sohasi, tibbiyot, finans va h.k.
SCIENCE AND INNOVATION IN THE
EDUCATION SYSTEM
International scientific-online conference
70
Maqsadlardan qanday foydalanish. Marketing sohasida, qarorlar daraxti
algoritmi, mijozlar haqida ma'lumotlarni tahlil qilish va uni targ'ib qilishda
ishlatiladi. Masalan, mijozlar turli reklama kampaniyalari orqali qanday ta'sir
ko'rsatadi va ularni qanday jalb qilish mumkinligini aniqlashda foydalaniladi.
Finans sohasida kredit rizikini baholash, investitsiya variantlarini aniqlash
va moliyaviy taqdimotlar tuzishda qarorlar daraxti algoritmi foydalaniladi.
Banklar, moliyaviy institutlar va boshqa tijorat korxonalar kredit
so'rashlari va moliyaviy muomalalar tahlili uchun foydalanishadi.
Tibbiyot sohasida shifokorlar ma'lumotlarni tahlil qilish va davolarni
belgilashda qarorlar daraxti algoritmini qo'llaydi. Masalan, xasta tahlili,
kasallikning tez diagnose qilinishi va shifokorlar uchun ma'lumotlarni qanday
yuzasidan tayyorlashda ishlatiladi.
Qarorlar daraxti algoritmi va uni kiritishning asosiy maqsadi berilgan
ma'lumotlardan foydalanib, maqsadga muvofiq qarorlar chiqarish va
foydalanishda yordam berishdir. Bu algoritm turli sohalarda muvaffaqiyatli
amalga oshiriladi va ma'lumotlar analitikasi jarayonida keng qo'llaniladi.
Ma'lumotlarni qayta qarash, qarorlar daraxti tuzilishi va natijalarining
tushuntirilishi uchun kritik bir qadam hisoblanadi. Bu jarayonda berilgan
ma'lumotlar maqsadga muvofiq ravishda tahlil qilinadi va daraxtning
yaratilishida va natijalarining tushuntirishida ishlatiladi.
Ma'lumotlarni qayta qarash jarayonida asosiy maqsadlarni tushuntirish
kerak. Bu maqsadlar qarorlar daraxti tuzilishi va uni kiritishning maqsadiga mos
kelishi kerak. Masalan, maqsadlar mijozlar profilini aniqlash, kredit riskini
baholash, kasallikning tez diagnose qilinishi yoki marketing kampaniyalarining
samaradorligini oshirish bo'lishi mumkin.
Ma'lumotlar tahlili jarayonida berilgan ma'lumotlar tahlil qilinadi va
maqsadga muvofiq ravishda organizatsiyada foydalanilishi mumkinligi
tekshiriladi. Ma'lumotlar, yuqori darajadagi tarkibiy va amaliy maqsadlarga
erishish uchun tuzilgan daraxt tarkibini aniqlashda yordam beradi.
Ma'lumotlar tahlili natijalariga asosan qarorlar daraxti yaratiladi. Bu
daraxt ma'lumotlarni birlashtirib, o'rganib chiqishda qulaylik yaratadi va qaror
qabul qilish jarayonini tushuntirishga imkon beradi. Daraxt, bog'lanishlar va
tugallanuvchilardan tashkil topadi, shuningdek, ma'lumotlarni qayta qarash va
qaror qabul qilishning qanday o'tkazilishi haqida tushunchani ta'minlaydi.
Daraxt yaratilgandan so'ng uning natijalari tahlil qilinadi va tushuntiriladi. Bu
natijalar qaror qabul qilishning muhimligi, maqsadlarni qanday yaxshi erishish
mumkinligi va tahlilning qanday o'zgarishi kerakligi haqida ma'lumot beradi.
SCIENCE AND INNOVATION IN THE
EDUCATION SYSTEM
International scientific-online conference
71
Natijalar tushuntirilishi qarorlar daraxti tuzilishi va maqsadlar bilan bog'liq
ravishda ma'lumotlarni qayta qarashda yordam beradi.
Ma'lumotlarni qayta qarash jarayoni ma'lumotlar tahlili va daraxt
yaratilishida muhim qadamdir. U ma'lumotlar tahlili va qarorlar qabul qilishning
to'g'ri va samarali bo'lishida katta ro'l o'ynaydi.
Mundarija bo'yicha ma'lumotlar: Qarorlar daraxti ma'lumotlar
analitikasida qaror qabul qilishda va ma'lumotlarni tahlil qilishda keng
qo'llaniladigan bir algoritmdir. Bu daraxt tuzilishi shakli, ma'lumotlar kiritilishi,
ma'lumotlar turi, asosiy maqsadlar va ma'lumotlarni qayta qarash jarayonlari
orqali tushuntirilishi mumkin.
Ma'lumotlar odatda soniy yoki kategorik bo'lishi mumkin. Bu ma'lumotlar
xususiyatlar va ularga mos keladigan qiymatlar sifatida tayyorlanadi.
Maqsadlar ma'lumotlarni tahlil qilish va maqsadga muvofiq qarorlar
chiqarishga yordam berishdir. Marketing, finans, tibbiyot va boshqa sohalarda
ma'lumotlardan foydalanish mumkin. Bu jarayon, asosiy maqsadlarni
tushuntirish, ma'lumotlar analizi, daraxt yaratilishi va natijalar tushuntirishni
o'z ichiga oladi. Bu qadamlar qarorlar daraxti tuzilishi va natijalarining
tushuntirishida muhim ahamiyatga ega.
Daraxt tuzilishi va uning natijalari tahlil qilinadi. Natijalar, maqsadlarga
qanday yaxshi erishish mumkinligi va tahlilning qanday o'zgarishi kerakligi
haqida ma'lumot beradi.
Natija: Maqolada natijalar o'rganish bo'limida daraxt yaratish, tahlil
natijalari va maqsadlarga muvofiq qarorlar chiqarishning o'zgarishi haqida
tushuntirish keltirilgan. Bu natijalar, ma'lumotlar analitikasi va qaror qabul
qilish jarayonida muhim ahamiyatga ega.
Shunday qilib, maqola qarorlar daraxti algoritmi va uni kiritish jarayonida
muhim ahamiyatga ega bo'lgan asosiy ma'lumotlar bilan ta'minlanib, maqola
o'quvchilarga qarorlar daraxti mavzusini tushunish va uning amaliyoti haqida
to'liqroq tasavvur berishga yordam beradi.
Maqola qarorlar daraxti algoritmi va uni kiritish jarayonidagi asosiy
konseptlarni va jarayonlarni tushuntiradi. Bu ma'lumotlar analitikasi sohasidagi
qaror qabul qilishning kritik asoslari bilan tanishishga imkon beradi. Maqolada
qarorlar daraxti tuzilishi, ma'lumotlar kiritish va tayyorlash, asosiy maqsadlar,
ma'lumotlarni qayta qarash jarayoni, natijalar va ularning o'zlariga oid muhim
bo'lgan nuqtalar qisqacha ta'riflangan.
Maqolada yana biz qarorlar daraxti algoritmi va uni kiritishning maqsadi,
tuzilishi, ma'lumotlar kiritish jarayoni, asosiy maqsadlar, ma'lumotlarni qayta
SCIENCE AND INNOVATION IN THE
EDUCATION SYSTEM
International scientific-online conference
72
qarash jarayoni, natijalar va ularning o'zlariga oid muhim bo'lgan nuqtalar
o'rganilgan. Bu ma'lumotlar ma'lumotlar analitikasi sohasidagi qaror qabul
qilishning kritik asoslari bilan tanishish va ularni amaliyotda foydalanishga
yordam beradi. Maqola o'quvchilarni qarorlar daraxti mavzusida bilim olishga
qiziqtirishga xizmat qiladi va ularning ma'lumotlar analitikasi va qaror qabul
qilish jarayonlarini tushunishga olib keladi.
Foydalanilgan adabiyotlar:
1.
Introduction to Decision Trees - Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei
2.
Decision Trees for Analytics Using SAS Enterprise Miner- Barry de Ville
3.
Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques- Ian H.
Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall
4.
Decision Trees for Business Intelligence and Data Mining: Using SAS
Enterprise Miner - Barry de Ville
5.
Data Mining: Concepts and Techniques - Jiawei Han, Micheline Kamber,
Jian Pei
6.
Machine Learning: A Probabilistic Perspective- Kevin P. Murphy
7.
Pattern Recognition and Machine Learning - Christopher M. Bishop
8.
Nurmamatovich, T. I. (2024, April). BIR QATLAMLI PERCEPTRONNI O
‘QITISH. In " CANADA" INTERNATİONAL CONFERENCE ON DEVELOPMENTS İN
EDUCATİON, SCİENCESAND HUMANİTİES (Vol. 17, No. 1).
9.
Nurmamatovich, T. I. (2024, April). SUN'IY NEYRONNING MATEMATIK
MODELI
HAMDA
FAOLLASHTIRISH
FUNKTSIYALARI.
In
"
USA"
INTERNATIONAL SCIENTIFIC AND PRACTICAL CONFERENCE TOPICAL ISSUES
OF SCIENCE (Vol. 17, No. 1).
10.
Nurmamatovich, T. I. (2024, April). SUNIY NEYRON TORLARINI ADAPTIV
KUCHAYTIRISH USULI. In " USA" INTERNATIONAL SCIENTIFIC AND PRACTICAL
CONFERENCE TOPICAL ISSUES OF SCIENCE (Vol. 17, No. 1).
11.
Nurmamatovich, T. I. (2024, April). SUNIY NEYRON TORLARINI ADAPTIV
KUCHAYTIRISH USULI. In " USA" INTERNATIONAL SCIENTIFIC AND PRACTICAL
CONFERENCE TOPICAL ISSUES OF SCIENCE (Vol. 17, No. 1).
12.
Tojimamatov, I. N., Olimov, A. F., Khaydarova, O. T., & Tojiboyev, M. M.
(2023). CREATING A DATA SCIENCE ROADMAP AND ANALYSIS. PEDAGOGICAL
SCIENCES AND TEACHING METHODS, 2(23), 242-250.
13.
Тожимаматов, И. Н. (2023). ЗАДАЧИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА
ДАННЫХ. PEDAGOG, 6(4), 514-516.
14.
Muqaddam, A., Shahzoda, A., Gulasal, T., & Isroil, T. (2023). NEYRON
TARMOQLARDAN FOYDALANIB TASVIRLARNI ANIQLASH USULLARI.
SCIENCE AND INNOVATION IN THE
EDUCATION SYSTEM
International scientific-online conference
73
SUSTAINABILITY OF EDUCATION, SOCIO-ECONOMIC SCIENCE THEORY, 1(8),
63-74.
15.
Raximov, Q. O., Tojimamatov, I. N., & Xo, H. R. O. G. L. (2023). SUNIY
NЕYRON TARMOQLARNI UMUMIY TASNIFI. Scientific progress, 4(5), 99-107.
16.
Ortiqovich, Q. R., & Nurmamatovich, T. I. (2023). NEYRON TARMOQNI O
‘QITISH USULLARI VA ALGORITMLARI. Scientific Impulse, 1(10), 37-46.
17.
Tojimamatov, I. N., Mamalatipov, O., Rahmatjonov, M., & Farhodjonov, S.
(2023). NEYRON TARMOQLAR. Наука и инновация, 1(1), 4-12.
18.
Tojimamatov, I. N., Mamalatipov, O. M., & Karimova, N. A. (2022). SUN’IY
NEYRON TARMOQLARINI O ‘QITISH USULLARI. Oriental renaissance:
Innovative, educational, natural and social sciences, 2(12), 191-203.
