Pohon keputusan merupakan satu metode klasik dalam prediksi/klasifikasi. Tekniknya adalah dengan menggunakan pertanyaan di suatu atribut (disebut test attribute) kemudian mengarahkan ke cabang mana sesuai dengan jawabannya. Tugas utama dalam metode ini adalah model membuat pohon/tree berdasarkan informasi dari data yang menjadi rujukan.
Perhitungan Manual
Pada slide di bawah, perhitungan manual dijelaskan yang diambil dari buku Data Mining karya Han and Kamber.
Beberapa kesalahan hitung terjadi ketika menghitung expected information dan entropi di tiap-tiap fitur/atribut. Untuk yang sedang mengambil kuliah ini ada baiknya berlatih soal-soal agar ketika ujian tidak terjadi salah hitung.
Perhitungan dengan Program
Berikutnya disertakan pula bagaimana mengimplementasikannya dengan Python, dalam hal ini menggunakan Google Colab. Saran untuk mahasiswa S1 dan D3 ada baiknya mengetik langsung kode (tanpa copas) agar bisa melatih skill/keterampilan. Sekaligus juga debug ketika ada error terjadi. Silahkan lihat video lengkapnya di youtube berikut ini. Semoga bermanfaat.
Rahmadya Trias Handayanto 
Satu respons untuk “Pohon Keputusan (Decision Tree)”