Algoritma Decision Tree

 

Pengertian

    Decision Tree merupakan salah satu algoritma yang terdapat di dalam Mechinelearning dengan menggunakan seperangkat aturan yang dimana kita dapat mengambil keputusan yang bagannya itu berbentuk pohon, yang dimana itu mengambarkan kita untuk mendapatkan hasilnya, biaya sumber daya, utilitas, sserta bahkan kemungkanan terjadinya resiko yang akan terjadi.

 

    yaitu konsepnya itu dengan menampilkan algoritma tetapi dengan menggunakan pernyataan bersyarat, yang mewakili dari cabangnya itu tersebut untuk mewakili dari pengambilan keputusan dari langkah-langkah yang diambil tersebut dengan tujuan mendekati hasil yang lebih menguntungkan.

 

    Decicion Tree itu bisa mendekati bahkan juga meniru cara berpikir dari manusia agar mendapatkan hasil yang maksimal dan meminimalisir dari resiko yang telah ada sehingga dapat dimengerti. lalu logikannya itu sangat mudah dipahami karena memiliki perbedaan yang jelas karena bagannya itu yang berbentuk pohon tersebut.

 

Kelebihan dan Kekurangan

Kelebihan :

sangat mudah ditafsirkan dan juga dibaca tanpa kita harus mengusai ilmu statistiknya

mudah mempersiapkannya karena perhitungannya itu sederhana dan tidak rumit

proses data cleaningnnya jauh lebih sedikit dimana kasus nilai yang hilang dan outliner yang hilang jarang terjadi di decicion tree

Kekurangan :

kurang efektif dalam menggambil keputusan data yang bersifat kontinu

sifat tidak stabil, ini menjadi salah satu keterbatasan dari algoritma decision tree ketika terdapat perubahan kecil pada data dapat menghasilkan perubahan besar dalam struktur pohon keputusan

Penerapan Decision Tree pada Python