Decision Trees dalam Machine Learning dan Kecerdasan Buatan
Definisi Decision Trees Decision Trees adalah model prediktif yang digunakan dalam machine learning untuk membuat keputusan berdasarkan serangkaian aturan yang dihasilkan dari data. Mereka bekerja dengan membagi dataset ke dalam subset yang lebih kecil dan lebih homogen, mendasarkan pemisahan pada fitur yang paling informatif. Decision Trees sering digunakan untuk tugas klasifikasi dan regresi. Komponen-Komponen Kunci dan Struktur Decision Trees Root Node : Node pertama dari pohon yang mewakili seluruh dataset. Pemisahan pertama berdasarkan fitur yang paling informatif terjadi di sini. Internal Nodes : Node dalam pohon yang mewakili fitur pada dataset dan mengandung aturan keputusan yang memisahkan data. Leaf Nodes : Node terminal yang memberikan keputusan akhir atau prediksi. Setiap leaf node merepresentasikan satu kelas atau nilai output. Decision Rules : Aturan yang digunakan untuk memisahkan dataset pada setiap node. Aturan ini didasarkan pada nilai fitur yang memaksimalkan ...