Keuntungan dari pohon keputusan:
1. Mudah dipahami: Pohon keputusan mudah dipahami, bahkan untuk non-ahli, memungkinkan pengambilan keputusan secara efektif dan cepat.
2. Representasi visual: Pohon keputusan memberikan representasi visual dari proses pengambilan keputusan, membuatnya lebih mudah untuk diikuti dan dipahami.
3. Kekokohan: Pohon keputusan dapat menangani sejumlah besar variabel masukan dan dapat dengan mudah menyesuaikan diri dengan data baru.
4. Berlaku untuk industri apa pun: Pohon keputusan dapat digunakan di industri apa pun, termasuk bisnis, keuangan, perawatan kesehatan, manufaktur, dan lainnya.
5. Mudah ditafsirkan: Pohon keputusan dapat memberikan wawasan tentang bagaimana keputusan dibuat, yang dapat membantu meningkatkan proses pengambilan keputusan dari waktu ke waktu.
Kelemahan pohon keputusan:
1. Overfitting: Pohon keputusan rentan terhadap overfitting, di mana mereka dapat memperhitungkan noise atau fluktuasi acak dalam data.
2. Hasil yang bias: Pohon keputusan dapat menjadi bias jika data pelatihan bias atau jika proses pengambilan keputusan salah.
3. Waktu komputasi yang tinggi: Pohon keputusan dapat memakan waktu lama untuk dilatih, terutama jika variabel inputnya banyak.
4. Rawan kesalahan: Kesalahan dalam pohon keputusan bisa sulit dideteksi, terutama jika ada banyak cabang.
5. Fleksibilitas keluaran yang terbatas: Pohon keputusan dapat memberikan jumlah keluaran yang terbatas, yang mungkin tidak cukup untuk beberapa domain masalah.
Tanggal penerbitan: