Studi Algoritma CART dengan Induksi Fuzzy dalam Mengklasifikasikan Data
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Dengan cara yang sama, pada iterasi ke-3, diperoleh nilai terbesar adalah calon cabang ke-7, sehingga pohon keputusan dari algoritma CART iterasi ke-3 terbentuk seperti pada
Algoritma C4.5 merupakan algoritma yang digunakan untuk membangun sebuah pohon keputusan (decision tree) dari data.Algoritma C4.5 merupakan pengembangan
Dengan cara yang sama, pada iterasi ke-3, diperoleh nilai terbesar adalah calon cabang ke-7, sehingga pohon keputusan dari algoritma CART iterasi ke-3 terbentuk seperti pada
Berdasarkan data hasil evaluasi kinerja dari beberapa algoritma klasifikasi Decision Tree yaitu: ID3, C4.5, dan CART dapat disimpulkan bahwa model algoritma klasfikasi
Pada proses perancangan model algoritma Random Forest, model algoritma Random Forest yang dibangun dengan menggunakan ‘n’ pohon Decision Tree dengan mencari nilai
Pohon keputusan (decision tree) merupakan metode klasifikasi dan prediksi yang sangat akurat dan mampu mengubah fakta yang sangat besar menjadi pohon keputusan
Hasil dari analisis pohon keputusan decision tree yang menggunakan algoritma C4.5 menunjukkan bahwa variabel dengan gain tertinggi, atau dengan kata lain, variabel yang menjadi faktor
Model dari algoritma Decision Tree C4.5 yaitu brupa pohon keputusan, agar lebih mudah dalam membuat pohon keputusan, langkah pertama adalah menghitung jumlah class yang berpotensi
