Decision Tree (DT) merupakan metode machine learning klasik yang memiliki keunggulan dari sisi interpretasi dibanding Deep Learning (DL). Memang akurasi Deep Learning, terutama yang digunakan untuk mengolah citra sudah hampir 100% tetapi beberapa domain, misalnya kesehatan membutuhkan model yang dapat dilihat “isi” di dalamnya. Kita tahu bahwa DL sering dikatakan “black box” karena tidak dapat diketahui alur di dalamnya. Nah, di sinilah DT digunakan karena memiliki keunggulan dari sisi transparansi. Bahkan ketika DT terbentuk kita bisa memprediksi secara manual hasil akhir dengan melihat alur DT tersebut tanpa bantuan komputer. Silahkan lihat pos saya terdahulu tentang DT.

Nah, karena data yang besar terkadang DT sangat sulit terbentuk. Seorang peneliti dari IBM bernama Tin Kam Ho membuat algoritma DT di tahun 1995 (saya baru masuk S1 FT UGM waktu itu). Prinsipnya adalah membuat DT-DT kecil secara acak kemudian digunakan untuk memprediksi melalui mekanisme voting. Misalnya kita ingin memprediksi sesuatu dengan enam buah Trees di bawah ini.

Jika hasilnya 2 Yes dan 4 No maka secara voting hasil prediksinya adalah No karena yang terbanyak No. Oiya, Tree yang dibentuk di atas ketika memilih root dan node tidak perlu menggunakan kalkulasi njlimet seperti DT yaitu dengan Entropi dan Gain Information.

Bagaimana menerapkan lewat bahasa pemrograman? Python memiliki library Scikit Learning untuk Random Forests. Oiya, jika ingin melihat kode di dalam library tersebut silahkan buka saja Source di Github yang disediakan oleh Scikit Learning. Jika ingin memodif silahkan tiru-amati-modifikasi source code tersebut, khususnya para mahasiswa doktoral yang fokus ke metode. Untuk lebih jelasnya silahkan lihat link Video saya di Youtube berikut ini. Sekian, semoga bermanfaat.