Pohon Keputusan

Pohon keputusan adalah salah satu metode machine learning yang digunakan untuk mengklasifikasikan data atau membuat prediksi berdasarkan rangkaian pertanyaan yang bercabang. Metode ini meniru cara manusia mengambil keputusan dengan membagi masalah menjadi bagian-bagian yang lebih kecil dan sederhana. Dalam dunia ilmu komputer, pohon keputusan banyak digunakan dalam data mining untuk mengekstraksi pola dari data yang besar.

Struktur Pohon Keputusan

Pohon keputusan terdiri dari simpul akar (root), simpul internal (node), dan daun (leaf). Setiap simpul internal mewakili tes pada suatu atribut, sedangkan setiap cabang mewakili hasil dari tes tersebut. Daun pohon menyatakan keputusan atau hasil akhir dari proses pengklasifikasian.

Penggunaan dalam Klasifikasi

Dalam konteks klasifikasi, pohon keputusan sangat berguna karena mudah dipahami dan diinterpretasikan. Data baru dapat dimasukkan ke dalam pohon dan hasil akhirnya dapat diketahui dengan mengikuti cabang-cabang berdasarkan nilai atribut.

Kelebihan dan Kekurangan

Pohon keputusan memiliki kelebihan seperti interpretasi yang mudah dan tidak memerlukan banyak praproses data. Namun, model ini juga rentan terhadap overfitting jika tidak dilakukan pemangkasan (pruning) dengan benar.