Memahami Decision Tree (Pohon Keputusan)

 Memahami Decision Tree (Pohon Keputusan)

Berikut ini videonya:

https://www.youtube.com/shorts/wA3YlG2I5WM

Decision tree atau pohon keputusan adalah salah satu metode yang lugas dan efektif untuk membuat keputusan berdasarkan data [00:00]. Metode ini memvisualisasikan proses pengambilan keputusan dalam struktur layaknya sebuah pohon, sehingga mudah untuk diikuti dan dipahami.

Dalam decision tree, terdapat beberapa komponen utama:

• Nodes (Simpul): Menunjukkan keputusan yang dibuat berdasarkan fitur atau karakteristik data [00:05].
• Branches (Cabang): Merepresentasikan hasil yang mungkin dari keputusan yang diambil pada simpul [00:11].
• Leaf Nodes (Daun): Merupakan simpul akhir yang menandakan prediksi atau keputusan akhir [00:11].

Pembangunan decision tree melibatkan proses pembagian data secara berulang (rekursif) menjadi subset berdasarkan fitur yang paling informatif [00:42]. Tujuannya adalah untuk menghasilkan pohon yang mampu membuat prediksi yang akurat terhadap data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya [00:48].

Decision tree dikenal karena beberapa keunggulannya: cepat dalam prosesnya, sederhana, dan mudah diinterpretasikan [00:48]. Fleksibilitasnya juga menjadikannya serbaguna, dapat diterapkan baik dalam tugas klasifikasi (mengategorikan data) maupun regresi (memprediksi nilai kontinu) [00:55].

Dengan struktur yang intuitif, decision tree menjadi alat yang berharga dalam analisis data dan pengambilan keputusan di berbagai bidang.