Belajar Data Mining - Konsep Decision Tree (Pohon Keputusan)

Belajar Data Mining - Konsep Decision Tree (Pohon Keputusan)
#DataMining #DecisionTree #Algoritma
Video ini memberikan penjelasan tentang konsep dari algoritma klasifikasi Pohon Keputusan (Decision Tree) disertai contoh penerapan pada studi kasus sederhana. Beberapa metode yang bisa digunakan adalah:
HUNT’S ALGORITHM
CART
ID3, C4.5
SLIQ, SPRINT
Jangan lupa untuk Subscribe, Like, Comment, dan Share.
Terimakasih.

[@ywf98]

penjelasanya sangat mudah dipahami bang

[@niyy4475]

Terimakasih kak.... Sangat membantu aku belajar data mining untuk skripsi 🙏

[@lutviamalia9861]

Nice content!! terimakasih banyakk 🙏

[@Codingers]

semoga bermanfaat

[@almualim8694]

Sangat mengedukasi, smoga sukses👍

[@Codingers]

Aamiiiin

[@andiagung4371]

Mantap bang !!!

[@mathmmofficial645]

rekomendasi buku yang ada pohon regresi ap bang

[@adiflorense1477]

10:44 kak, kapan upload penerapan metode c4.5 pada python?

[@Codingers]

maaf belum belajar python. mungkin nanti :-)

[@akunbodong2106]

kalau cara pruning pohon keputusan gmn kak?

[@harjobaskoro4993]

apakah variabel yg dipilih sebagai root node otomatis adalah variabel yg paling besar pengaruhnya dalam menentukan hasil prediksi

[@Codingers]

Tergantung metode yang digunakan, tentunya berdasar hasil perhitungan

[@adiflorense1477]

9:30 apakah ada aturan tersendiri untuk mengelompokkan atribut numerik? boleh nggak atribut tax income aku buat jadi 3 partisi/kategori?

[@Codingers]

silahkan, tergantung kebutuhan

[@IHerman]

Dari kolom Refund, Martial Status, Taxable Income dan Cheat, darimana kita tahu kalau root node-nya itu Refund. Kan katanya kalau Root itu data yang tidak diturunkan

[@Codingers]

Ini baru konsep bagaimana pohon keputusan terbuat dan bekerja. Untuk menentukan cabangnya, ada banyak algoritma yang harus dipilih dan digunakan. Silahkan ke video berikutnya tentang algoritma C4.5

[@jabbarhafizh_288]

Boleh minta ppt nya pak?