Pruning pada Pohon Keputusan

Pruning atau pemangkasan adalah teknik yang digunakan untuk mengurangi ukuran pohon keputusan dengan menghilangkan cabang yang kurang bermanfaat. Teknik ini bertujuan untuk mengurangi kompleksitas model dan mencegah overfitting, yaitu kondisi di mana model terlalu menyesuaikan diri dengan data latih.

Jenis-Jenis Pruning

Terdapat dua jenis utama pruning, yaitu pre-pruning dan post-pruning. Pre-pruning dilakukan selama proses pembentukan pohon dengan membatasi pertumbuhan pohon, sedangkan post-pruning dilakukan setelah pohon selesai terbentuk dengan memangkas cabang-cabang yang tidak signifikan.

Manfaat Pruning

Dengan melakukan pruning, pohon keputusan menjadi lebih sederhana dan lebih mudah diinterpretasikan. Selain itu, model yang telah dipangkas biasanya memiliki kinerja prediksi yang lebih baik pada data baru karena mengurangi risiko overfitting.

Implementasi dalam Algoritma

Beberapa algoritma seperti C4.5 dan CART telah mengintegrasikan teknik pruning secara otomatis dalam proses pembentukan pohon keputusan, sehingga pengguna tidak perlu melakukan pemangkasan secara manual.