Decision tree

Untuk apa penggunaan algoritma decision tree itu digunakan? Berikut ini adalah penjelasannya

Penggunaan Decision tree ini umunya dalam riset operasi, khususnya dalam analisis keputusan. Tujuan menggunakan pohon keputusan adalah untuk mengidentifikasi strategi yang paling mungkin untuk mencapai tujuan dan merupakan alat yang populer dalam pembelajaran mesin.

Decision tree juga berguna untuk mengeksplorasi data, menemukan hubungan tersembunyi antara sejumlah calon variabel input dengan sebuah variabel target. Pohon keputusan menggabungkan eksplorasi data dan pemodelan yang menjadikannya langkah pertama yang sangat baik dalam proses pemodelan bahkan ketika digunakan sebagai model akhir untuk beberapa teknik lainnya.

Dalam beberapa aplikasi, akurasi dari sebuah klasifikasi atau prediksi adalah satu-satunya hal yang ditonjolkan dalam metode ini, Misalnya perusahaan surat langsung membuat model yang akurat untuk memprediksi anggota mana yang berpotensi merespons permintaan terlepas dari bagaimana atau mengapa model itu berfungsi.

Kelebihan lain dari metode ini adalah mampu mengeliminasi perhitungan atau data-data yang kiranya tidak diperlukan. Karena sampel yang ada biasanya hanya diuji berdasarkan kriteria atau kelas tertentu.