2.3
Pohon keputusan
Ringkasan
- Bab ini menyusun Pohon keputusan secara sistematis: konsep inti, metode utama, dan asumsi pemakaian.
- Anda akan membandingkan asumsi model, hiperparameter, dan kriteria evaluasi antar metode.
- Contoh implementasi digunakan untuk menghubungkan teori dengan workflow analitik nyata.
Intuisi #
Pohon keputusan bukan sekadar menghafal nama algoritme. Intinya adalah memahami kapan metode cocok dipakai, batasannya, dan cara membaca metrik sebelum melakukan tuning.
Penjelasan Rinci #
Apa Yang Dipelajari Di Bab Ini #
- Perbedaan tujuan, asumsi, dan keluaran dari metode utama
- Cara menafsirkan metrik dan pola error
- Parameter yang paling berpengaruh terhadap performa praktik
Kemampuan Yang Akan Didapat #
- Memilih metode yang sesuai dengan tugas dan karakter data
- Menentukan prioritas perbaikan berdasarkan hasil evaluasi
- Menjalankan implementasi dan validasi yang reproducible
Alur Belajar Yang Disarankan #
- Mulai dari konsep dan asumsi
- Lanjutkan ke hubungan rumus dan perilaku implementasi
- Iterasi perbaikan dengan evaluasi berbasis metrik