Pemelajaran mesin: Perbedaan antara revisi

== Contoh Pendekatan ==

 

Pemelajaran pohon keputusan bisa dijadikan sebagai model prediktif yang dapat memetakan pengamatan sebuah pilihan ke kesimpulan target dari pilihan tersebut. Pohon keputusan memiliki pendekatan pemodelan prediksi menggunakan statistik, ''data mining'', dan pemelajaran mesin. Pada pohon keputusan ini ''node''-''node'' daunnya akan merepresentasikan label kelas, sedangkan cabangnya merepresentasikan kaitan dari fitur-fitur yang dapat menuntun menuju label kelas yang ada. Pemelajaran pohon keputusan merupakan representasi sederhana untuk contoh pengklasifikasian. Pemelajaran pohon keputusan merupakan salah satu teknik dari ''supervised learning''. Terdapat banyak algoritme pohon keputusan, diantaranya adalah id3 (''iterative'' ''dichotomiser'' 3), c4.5, ''cart'' (''classification'' ''and'' ''regression'' ''tree''), CHAID (''CHi''-''squared'' ''Automatic'' ''Interaction'' ''Detector''), MARS, dan lain-lain.