Jelaskan Pohon Keputusan (Decision Tree) dari Teknik klasifikasi dalam bahasa melayu

Pohon keputusan membuat pengelasan berdasarkan nilai fitur yang disusun dalam bentuk yang menyerupai sebatang pohon. Rajah Pohon Keputusan menunjukkan contoh model pengelas Pohon Keputusan. Struktur mirip pohon dibina bermula dengan nod akar. Seterusnya nod akar ini dipisahkan kepada cabang-cabang yang menghasilkan nod-nod dalaman. Proses pemisahan nod dalaman diteruskan sehingga ia tidak dapat dipisahkan lagi. Nod terakhir digelar sebagai nod daun. Nod akar dan nod dalaman merupakan perwakilan kepada fitur manakala nod daun adalah kelas sasaran. Pemilihan nod bagi proses pemisahan boleh dilaksanakan dalam beberapa cara, antaranya berdasarkan nilai entropi  dan information gain.

Kedalaman pohon dan saiz daun diset ke nilai tertentu berdasarkan model yang ingin dibangunkan. Semakin besar saiz pohon, masa pemprosesan dan kompleksiti model akan turut meningkat. Pohon bersaiz besar juga cenderung mengalami masalah terlebih padanan. Isu ini ditangani melalui proses yang dikenali sebagai pemangkasan. Ia merupakan proses di mana saiz pokok dikurangkan dengan menggantikan nod dalaman tertentu kepada nod daun. Kelebihan utama algoritma Pohon Keputusan adalah ia amat mudah untuk difahami kerana menggunakan perwakilan grafik yang sangat intuitif. Selain itu, teknik ini juga tidak membuat sebarang anggapan terhadap taburan data dan ia memproses nilai nominal dengan lebih baik.