CHAID (Chi-squared Automatic Interaction Detection)
CHAID adalah algoritma yang menggunakan uji chi-square untuk memutuskan atribut apa yang harus dipilih sebagai root node pada decision tree. Algoritma ini biasanya digunakan untuk data kategorikal. CHAID memiliki kemampuan untuk menangani data kategorik dan menemukan interaksi antar fitur dalam data yang mempengaruhi target yang ingin diprediksi. Algoritma ini sering digunakan dalam aplikasi machine learning untuk memprediksi keputusan atau klasifikasi suatu data berdasarkan fitur-fitur yang ada.
Kelebihan dan Kekurangan Decision Tree
Decision tree adalah salah satu metode machine learning yang populer karena memiliki kelebihan dan kekurangan yang cukup signifikan. Berikut adalah penjelasan lebih detail mengenai kelebihan dan kekurangan decision tree.
Kelebihan decision tree yaitu:
Mudah dipahami: Decision tree merupakan metode machine learning yang mudah dipahami karena hasilnya dapat dinyatakan dalam bentuk pohon keputusan yang dapat dimengerti oleh pengguna non-teknis.
Cocok untuk data non-linier: Decision tree dapat digunakan untuk menangani data yang memiliki pola non-linier atau hubungan antara variabel yang kompleks.
Tidak memerlukan normalisasi data: Decision tree dapat digunakan tanpa perlu melakukan normalisasi data seperti pada beberapa metode machine learning lainnya.
Mampu menangani variabel kategorikal: Decision tree dapat digunakan untuk menangani variabel kategorikal atau non-numerik dengan menggunakan teknik seperti one-hot encoding.
Dapat digunakan untuk klasifikasi atau regresi: Decision tree dapat digunakan untuk klasifikasi maupun regresi, tergantung pada jenis variabel target yang akan diprediksi.
Mampu menentukan variabel yang paling informatif: Decision tree dapat mengidentifikasi variabel yang paling informatif atau memberikan kontribusi terbesar dalam prediksi nilai target.
Sedangkan kekurangan decision tree yaitu:
Cenderung overfitting: Decision tree cenderung overfitting atau kelebihan fitting pada data training yang dapat mengurangi performa pada data testing atau validasi.
Tidak stabil terhadap perubahan data: Decision tree cenderung tidak stabil terhadap perubahan data sehingga model dapat berubah secara signifikan jika data berubah.
Tidak mampu menangani data kontinu: Decision tree tidak mampu menangani data kontinu atau numerik yang berkelanjutan dengan baik.
Sensitif terhadap noise: Decision tree sensitif terhadap noise atau data yang tidak relevan yang dapat mempengaruhi pembentukan model.
Memerlukan tuning parameter: Decision tree memerlukan tuning parameter seperti nilai minimum sample per leaf, nilai maximum depth, dan sebagainya untuk mengoptimalkan performa model.
Proses Kerja Decision Tree
Proses ini dapat dibagi menjadi beberapa tahap. Pertama pengumpulan dan persiapan data. Pada tahap ini, data yang diperlukan untuk membuat model decision tree dikumpulkan dan dipersiapkan. Data yang diperlukan terdiri dari variabel target atau dependen yang akan diprediksi, dan variabel prediktor atau independen yang digunakan sebagai acuan dalam membuat keputusan. Data yang diberikan dapat berupa data numerik atau kategorikal.
Selanjutnya, Pembentukan decision tree. pada tahap ini, decision tree dibentuk dari data yang telah dikumpulkan. Proses ini dilakukan dengan menggunakan algoritma decision tree seperti ID3, C4.5, CART, atau CHAID. Algoritma-algoritma tersebut akan memilih variabel prediktor yang paling informatif untuk dijadikan pemisah pada setiap cabang dari decision tree.
Setelah decision tree terbentuk, dilakukan pruning atau pemangkasan pada cabang-cabang yang tidak signifikan atau tidak memberikan kontribusi pada prediksi. Proses pruning bertujuan untuk menghindari overfitting atau kelebihan fitting pada model decision tree.
Setelah decision tree terbentuk dan dipangkas, model decision tree dievaluasi dengan menggunakan data yang belum dipakai selama pembuatan decision tree (data validasi atau testing). Evaluasi dilakukan dengan menghitung akurasi, presisi, recall, F1 score, dan metrik lainnya untuk menilai dan performa model decision tree.
Setelah decision tree terbukti memiliki performa yang baik, model decision tree dapat digunakan untuk memprediksi nilai target atau dependen pada data baru. Proses ini dilakukan dengan menggunakan model decision tree yang telah dibentuk dan diuji sebelumnya.
Baca juga : Apa Itu Decision Tree di Machine Learning Model?
Cara main Golden Tree Kis918
Golden Tree Plus adalah slot 5 paksi dengan 25 garisan berbayar tetap. Dari kiri ke kanan, pertaruhan garis, pertaruhan tertinggi, pertaruhan menang / jumlah, putaran dan putaran automatik dipaparkan. Dari segi kawalan, game ini memang ringkas dan mudah difahami. Anda tidak perlu meluangkan masa yang lama hanya untuk fikir macam mana anda boleh main game ini.
Salah satu ciri yang kami rasa memang paling best tentang game ini adalah peluang yang banyak untuk putaran percuma. Anda boleh mendapat keuntungan dari permainan putaran percuma. Dalam Golden Tree, anda boleh memenangi sehingga 12 putaran percuma setiap kali, dan simbol percuma akan muncul. Jarang ada slot game yang memberikan jumlah putaran percuma yang begitu banyak kepada para pemain!
ID3 (Iterative Dichotomiser 3)
ID3 merupakan algoritma yang pertama kali diperkenalkan oleh Ross Quinlan pada tahun 1979. Algoritma ini menggunakan entropy dan information gain untuk memutuskan atribut apa yang harus dipilih sebagai root node pada decision tree.
C4.5 adalah sebuah algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk membangun model prediksi berdasarkan data yang tersedia. Algoritma ini termasuk dalam kelas algoritma decision tree, yang berarti bahwa ia membuat keputusan berdasarkan serangkaian pertanyaan yang terstruktur dalam bentuk pohon keputusan. C4.5 diperkenalkan oleh J. Ross Quinlan pada tahun 1993 dan merupakan evolusi dari algoritma ID3 (Iterative Dichotomiser 3) yang lebih lama.
C4.5 memiliki beberapa keunggulan dibandingkan algoritma decision tree lainnya, seperti kemampuan untuk menangani data numerik dan data kategorik serta kemampuan untuk mempertahankan akurasi model meskipun terjadi perubahan pada data. Algoritma ini sering digunakan dalam aplikasi machine learning untuk memprediksi keputusan atau klasifikasi suatu data berdasarkan fitur-fitur yang ada.
C5.0 adalah versi yang lebih modern dari C4.5 yang memiliki performa yang lebih baik. C5.0 diperkenalkan oleh J. Ross Quinlan pada tahun 2000 dan memiliki beberapa keunggulan dibandingkan algoritma C4.5, seperti kemampuan untuk menangani data dengan lebih baik dan menghasilkan model yang lebih sederhana dan mudah dipahami. Algoritma ini sering digunakan dalam aplikasi machine learning untuk memprediksi keputusan atau klasifikasi suatu data berdasarkan fitur-fitur yang ada.
Apa itu Slot Game Golden Tree 918 Kiss?
Sebelum anda mula untuk bermain, anda harus tahu bahawa kis918 merupakan salah satu online kasino yang paling popular dan canggih. Terdapat ramai pemain yang memilih 918Kis kerana mereka tidak pernah mempunyai masalah hacking ataupun cashout yang susah. Dengan ini, kami ingin rekomen anda satu game yang memang kami suka iaitu Golden Tree kis918.
Slot Golden Tree adalah satu slot game yang bertemakan pelbagai bunga yang cantik dan menyegarkan. Dalam game ini, anda diberi peluang untuk menyelesaikan 4 misi dan mendapatkan ganjaran yang lumayan! Kumpulkan lebih banyak simbol liar, sederhana atau emas untuk mencapai ganjaran bayaran yang sebanyak 1000 kali jumlah pertaruhan anda! Selain itu, anda juga boleh main game ini tidak kira di mana-mana sahaja.
Contoh Penerapan Decision Tree
Salah satu studi kasus yang berhasil menerapkan decision tree adalah pada bidang kesehatan, tepatnya dalam memprediksi kemungkinan seseorang terkena penyakit jantung. Pada studi kasus ini, data dari 303 pasien dengan 14 atribut seperti usia, jenis kelamin, tekanan darah, kadar kolesterol, dan riwayat merokok digunakan untuk membangun decision tree.
Hasil dari pembuatan decision tree menunjukkan bahwa faktor usia menjadi faktor terpenting dalam memprediksi risiko seseorang terkena penyakit jantung. Selain itu, tekanan darah dan kadar kolesterol juga memiliki pengaruh yang signifikan dalam memprediksi risiko tersebut. Dengan adanya decision tree ini, dokter dapat dengan mudah memasukkan data pasien dan memperoleh hasil prediksi risiko penyakit jantung dalam waktu singkat.
Keuntungan dari penerapan decision tree pada studi kasus ini adalah memudahkan dokter dalam memberikan diagnosis dan rekomendasi pengobatan dengan cepat dan akurat. Selain itu, decision tree juga dapat membantu dalam mengidentifikasi faktor-faktor yang berkontribusi pada risiko penyakit jantung, sehingga dapat dilakukan upaya pencegahan lebih dini.
Namun, kelemahan dari penerapan decision tree pada studi kasus ini adalah terdapat faktor-faktor lain yang dapat mempengaruhi risiko penyakit jantung seperti riwayat keluarga dan gaya hidup. Oleh karena itu, decision tree tidak dapat menjadi satu-satunya alat untuk memprediksi risiko penyakit jantung, namun dapat menjadi salah satu metode yang efektif dan efisien dalam membantu dokter dalam memberikan diagnosis dan pengobatan.
Baca juga : Apa Sih Perbedaan Antara AI vs Machine Learning?
Pada machine learning, banyak sekali model dan algoritma yang digunakan. Decision tree hanyalah salah satunya. Tapi dimana ya bisa belajar semua materi tersebut? DQLab solusinya. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?
Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari
Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai
Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code
Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun
Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Ingin mempelajari Machine Learning lebih dalam & intensif? Yuk ikuti DQLab LiveClass! Nikmati pembelajaran secara langsung dengan metode simulasi yang akan membantu kamu dalam persiapan karir.
Kunjungi halaman https://dqlab.id/live-class untuk informasi lebih lanjut ya!
Editor : Annissa Widya
Apakah uang tumbuh di pohon? Di Money Tree 2, kamu bisa menjadi jutawan dengan menumbuhkan pohon uangmu. Ya, kamu membacanya dengan benar! Dengan kemudahan permainan klik yang menganggur dan kepuasan yang diberikan oleh permainan kaya yang menyenangkan di samping kamu, tumbuhkan tanaman menjadi mahkota penuh kemuliaan dengan mengklik penuh semangat seperti seorang kapitalis sejati yang cerdas dalam permainan yang menghasilkan uang. BERITA TERBARU! Apa cara terbaik untuk menghubungi kerabatmu yang telah lama hilang? Menangkan lotre, atau miliki Pohon Uang! (Permainan gila bukan?). Di Saluran 2 kamu akan menonton semua berita tentang perjalanan bisnismu.Ketuk seperti orang gila untuk menjadi kaya atau pekerjakan selebritas untuk membuat mereka menuai banyak emas di kebun uangmu! Kamu sangat kaya sehingga kamu dapat mempekerjakan siapa pun yang kamu inginkan! Kamu selangkah lagi menjadi jutawan. Seperti kapitalis tuan tanah yang kaya, pekerjakan selebritas untuk menuai uang di kebun emasmu, dan banyak barang mewah lainnya.Cara Bermain: klik, klik dan klik. Atau tidak, kamu cukup kaya untuk memutuskan apa yang harus dilakukan!Sorotan dari Permainan Bisnis ini:Permainan Bisnis Raja: Buat pohon uangmu tumbuh dan memberimu lebih banyak uang, geser jarimu atau ketuk pohon uangmu untuk mengumpulkan buah dan uang. Beli manajer untuk bekerja di kebunmu menuai uang dan tidur saat mereka bekerja!Manajer: Menjadi cukup kaya untuk mempekerjakan selebriti untuk menuai uang di kebunmu. Mengapa menyewa tukang kebun jika kamu memiliki cukup uang untuk menyewa penyanyi, aktor, dan orang terkenal lainnya? Manajemen adalah kata!Ketuk untuk tumbuh: tanam pohon mitos yang tidak pernah kehabisan uang dalam permainan menghasilkan uang. Kemudian, dengan kepraktisan permainan klik, goyangkan untuk membuat hujan tagihan hijau segar dan jadilah TREEllionaire sejati dalam permainan kaya! Investasikan: untuk menjadi miliarder sejati, kamu perlu menginvestasikan kembali uang kamu dalam bisnismu. Setiap kali kamu mengumpulkan uang dari pohon uangmu, belanjakan untuk membuatnya lebih besar dan untuk mempekerjakan manajer untuk membantu pekerjaanmu.Pemilik kapitalis: Beli semuanya: rumah, mobil, planet emas, dan jadilah kapitalis kaya dengan semua Barang Mewah yang bisa kamu beli (seperti miliarder gila)Pernahkah kamu melihat kebun dari seorang kapitalis kaya? Seorang Tuan Tanah tidak harus bekerja di kebun uangnya sendiri. Cukup ketuk untuk menjadi kapitalis jutawan. Unduh Money Tree 2 dan kembangkan bisnismu untuk menjadi miliarder terkaya di planet ini. Bisnismu akan cukup besar untuk membeli setiap bisnis lain di bumi. Money Tree adalah bisnis paling menguntungkan di dunia ini! Kamu dapat bermain offline tanpa internet dan sepenuhnya gratis!Aku tidak bermaksud menyombongkan diri tetapi aku membantu seorang Pangeran Nigeria dengan masalah keuangan yang cukup serius. Aku tidak bisa benar-benar membicarakannya.Jika uang benar-benar tumbuh di pohon, apa musim favorit semua orang? Jatuh.Harap dicatat! Permainan ini gratis untuk dimainkan, tetapi berisi barang yang dapat dibeli dengan uang sungguhan. Beberapa fitur dan tambahan yang disebutkan dalam deskripsi mungkin juga harus dibeli dengan uang sungguhan. Uang yang dihasilkan dalam permainan itu palsu dan tidak dapat diuangkan. Ini hanya simulasi!
Ket. foto: Ilustrasi - Decision tree. Shutterstock.
Bot sudah banyak digunakan di kalangan pebisnis. Teknologi yang dikembangkan juga bermacam-macam mulai dari fitur hingga sistemnya. Pada beberapa sistem bot, dibutuhkan metode data sains yang mumpuni seperti decision tree method. Di dalam decision tree method, terdapat komponen seperti algoritma. Artikel ini akan menjelaskan informasi lengkap mengenai algoritma decision tree mulai dari pengertian hingga isi dari algoritma decision tree.
Dasar-dasar Decision Tree
Decision tree merupakan struktur pohon yang terdiri dari node-node yang merepresentasikan keputusan dan cabang-cabang yang merepresentasikan konsekuensi dari keputusan tersebut. Setiap node dalam decision tree merepresentasikan variabel dalam dataset yang mempengaruhi keputusan dan konsekuensi tersebut.
Decision tree menjadi salah satu model machine learning yang paling populer dan paling sering digunakan dalam problem klasifikasi dan regresi. Digunakan untuk memecah data menjadi subset-subset yang semakin kecil dan homogen hingga didapatkan suatu hasil atau keputusan.
Jenis-jenis decision tree meliputi Classification Tree, Regression Tree, dan Multi-output Tree.
Classification tree adalah decision tree yang digunakan untuk memecahkan masalah klasifikasi. Dalam classification tree, variabel target atau dependen merupakan variabel kategorikal. Setiap cabang pada pohon decision tree merepresentasikan suatu keputusan yang dapat menghasilkan prediksi kelas atau label pada data yang diberikan.
Regression tree adalah decision tree yang digunakan untuk memecahkan masalah regresi. Dalam regression tree, variabel target atau dependen merupakan variabel kontinu. Setiap cabang pada pohon decision tree merepresentasikan suatu keputusan yang dapat menghasilkan prediksi nilai kontinu pada data yang diberikan.
Multi-output tree adalah decision tree yang digunakan untuk memecahkan masalah yang melibatkan lebih dari satu variabel target atau dependen. Multi-output tree dapat digunakan dalam problem klasifikasi maupun regresi, dan seringkali digunakan dalam masalah yang kompleks dan heterogen.
Apa Saja Algoritma Decision Tree?
Ada beberapa algoritma yang sering digunakan dalam membangun decision tree, diantaranya adalah:
Cara menang Golden Tree 918 Kis
Slot ini mempunyai papan litar 5×3 khas dengan kekili putih yang mengandungi pelbagai simbol tradisional Cina. Jikalau anda nak menang, sangat penting untuk anda mengenal pasti simbol yang ada dalam game ini. Kadar bayaran yang tertinggi adalah simbol ayam emas yang memberi bayaran sebanyak 160 kali jumlah taruhan anda. Seterusnya, Simbol kucing emas mempunyai nilai 100 kali ganda, bunga teratai pula memberi bayaran sebanyak 80 kali ganda jumlah taruhan. Melalui pengalaman kami, memang kerap simbol-simbol ini muncul terutamanya apabila anda menaruh jumlah yang lebih besar.
Dengan adanya 25 garisan berbayar, anda harus menaruh ke atas semuanya untuk peluang yang paling besar untuk menang. Paling sakit hati apabila anda terlepas peluang untuk menang apabila garisan yang tidak dipilih menang pula. Selain itu, kami juga mendapati bahawa simbol bonus yang mempunyai jumlah bayaran tinggi lebih kerap muncul apabila semua 25 garisan berbayar dipilih untuk taruhan.
Kami berharap tips-tips tersebut dapat menolong anda serba sedikit dalam misi untuk mendapatkan kemenangan dalam Golden Tree 918 Kiss!
Machine learning telah menjadi salah satu temuan yang berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir. Salah satu teknik yang sering digunakan adalah decision tree. Decision tree merupakan model yang memungkinkan untuk memprediksi nilai output berdasarkan serangkaian kondisi atau atribut. Teknik ini banyak digunakan dalam berbagai aplikasi seperti kesehatan, keuangan, pemasaran, manufaktur, dan sumber daya manusia.
Dalam machine learning, decision tree juga dapat digunakan untuk memecahkan berbagai jenis masalah, baik untuk klasifikasi maupun regresi. Penerapan decision tree tidak hanya membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih efektif, tetapi juga dapat mempercepat proses pengambilan keputusan dalam waktu singkat. Seperti apa penggunaan decision tree dalam kehidupan? Yuk simak pembahasan berikut ini!
