Pohon keputusan adalah algoritme populer yang digunakan untuk tugas klasifikasi dan regresi. Mereka bekerja dengan mempartisi data secara rekursif menjadi subset berdasarkan fitur yang paling baik memisahkan variabel target.
Langkah-langkah untuk membuat prediksi dan menangani pengambilan keputusan
1. Konstruksi Pohon
-
Root Node: Dimulai dengan seluruh dataset.
-
Pemilihan Fitur: Memilih fitur terbaik untuk membagi data menjadi beberapa subset. Fitur "terbaik" ditentukan oleh suatu kriteria (seperti ketidakmurnian Gini atau perolehan informasi).
-
Splitting: Membagi data menjadi beberapa subset berdasarkan nilai fitur yang dipilih.
-
Pemisahan Rekursif: Melanjutkan proses ini untuk setiap subset, membuat cabang atau node hingga kriteria penghentian tertentu terpenuhi (seperti mencapai kedalaman maksimum atau jumlah sampel terlalu sedikit).
2. Pengambilan Keputusan dan Prediksi
-
Traversal: Saat membuat prediksi untuk data baru, ia melintasi pohon berdasarkan nilai fitur untuk titik data tersebut.
-
Evaluasi Node: Pada setiap node, ia menguji nilai fitur terhadap ambang batas dan bergerak ke bawah pohon mengikuti cabang yang sesuai.
-
Node Daun: Akhirnya mencapai simpul daun yang memberikan prediksi atau keputusan akhir.
3. Menangani Fitur Kategorikal dan Numerik
-
Untuk fitur kategoris, pohon keputusan dapat dengan mudah dipecah berdasarkan kategori yang berbeda.
-
Untuk fitur numerik, pohon keputusan mencoba ambang batas yang berbeda untuk membagi data secara optimal.
4. Menangani Overfitting
- Pohon keputusan rentan terhadap overfitting. Teknik seperti pemangkasan, membatasi kedalaman pohon, atau menetapkan jumlah minimum sampel yang diperlukan untuk memisahkan node membantu mencegah overfitting.
5. Keyakinan dan Probabilitas Prediksi
- Dalam klasifikasi, pohon keputusan dapat memberikan probabilitas kelas berdasarkan distribusi sampel di node daun. Untuk regresi, ini memberikan keluaran berkelanjutan berdasarkan nilai rata-rata atau mayoritas di node daun.
6. Interpretabilitas
- Salah satu keuntungan signifikan dari pohon keputusan adalah kemampuan interpretasinya. Fitur-fitur tersebut mudah divisualisasikan dan dipahami, sehingga memberikan wawasan tentang fitur mana yang paling penting dalam pengambilan keputusan.
7. Metode Ensembel
- Pohon keputusan dapat digabungkan dalam metode ansambel seperti Random Forests atau Gradient Boosting untuk meningkatkan kinerja dan ketahanan.
Pohon keputusan menawarkan pendekatan yang lugas namun kuat untuk memodelkan hubungan kompleks dalam data. Namun, mereka mungkin kesulitan dengan jenis data tertentu yang tidak terpecah dengan baik berdasarkan batasan keputusan sederhana atau ketika terdapat fitur yang mengganggu atau tidak relevan.
