TEKNO BANGET Berita Teknologi Review Laptop Komputer Gadget,Smartphone, Handphone,Gratis Download Games, Aplikasi, Software, Tutorial,Tips Trick InternetHello, Sobat Teknobgt! Di era digital seperti sekarang ini, prediksi menjadi hal yang sangat penting. Baik itu prediksi dalam bisnis, keuangan, teknologi, hingga prediksi cuaca. Salah satu metode yang sering digunakan untuk membuat prediksi adalah dengan menggunakan C 45. Apa itu C 45?
Apa itu C 45?
C 45 adalah salah satu algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk membuat model prediksi. Algoritma ini menggunakan pohon keputusan untuk memprediksi hasil dari suatu masalah. Pohon keputusan sendiri adalah model pembelajaran mesin yang merepresentasikan sekelompok aturan keputusan dan konsekuensi yang mungkin terjadi.
Algoritma C 45 merupakan pengembangan dari algoritma ID3 (Iterative Dichotomiser 3) yang diciptakan oleh Ross Quinlan pada tahun 1986. Algoritma C 45 lebih fleksibel dan dapat digunakan untuk memproses data yang lebih besar dibandingkan dengan algoritma ID3.
Bagaimana Cara Kerja C 45?
C 45 bekerja dengan cara membangun pohon keputusan dari data pelatihan. Data pelatihan ini berisi sejumlah contoh data yang sudah diketahui hasilnya atau labelnya. Kemudian, algoritma C 45 akan memilih atribut yang paling informatif untuk digunakan sebagai node pada pohon keputusan.
Setelah itu, algoritma C 45 akan membagi data pelatihan menjadi dua bagian berdasarkan nilai atribut pada node tersebut. Proses ini akan diulang pada setiap cabang node hingga semua data pelatihan terbagi menjadi kelompok yang homogen atau seragam. Pada akhirnya, algoritma C 45 akan menghasilkan pohon keputusan yang dapat digunakan untuk memprediksi label dari data yang belum diketahui.
Apa Kelebihan dari C 45?
C 45 memiliki beberapa kelebihan dibandingkan dengan algoritma pembelajaran mesin lainnya. Beberapa kelebihan tersebut antara lain:
- C 45 dapat menangani data yang lebih besar dibandingkan dengan algoritma ID3.
- C 45 dapat menangani data yang tidak lengkap atau memiliki missing value.
- C 45 dapat menangani data dengan atribut yang kontinu atau nominal.
- C 45 menghasilkan pohon keputusan yang mudah dipahami oleh manusia.
Apa Saja Aplikasi dari C 45?
C 45 dapat digunakan untuk membuat prediksi pada berbagai bidang. Beberapa aplikasi dari C 45 antara lain:
- Prediksi harga saham
- Prediksi cuaca
- Prediksi kejadian bencana alam
- Prediksi keberhasilan suatu proyek
- Prediksi kelayakan kredit
Contoh Penggunaan C 45
Sebagai contoh, kita akan membuat prediksi apakah seseorang akan membeli sebuah produk atau tidak berdasarkan beberapa atribut seperti usia, jenis kelamin, pendapatan, dan status perkawinan. Kita memiliki data pelatihan sebanyak 100 contoh dengan 50 contoh yang membeli produk dan 50 contoh yang tidak membeli produk.
Setelah memproses data pelatihan dengan algoritma C 45, kita mendapatkan pohon keputusan seperti gambar di bawah ini:
Dari pohon keputusan di atas, kita dapat membuat beberapa aturan untuk memprediksi apakah seseorang akan membeli produk atau tidak. Misalnya, jika seseorang berusia di bawah 30 tahun dan belum menikah, maka kemungkinan besar dia akan membeli produk. Atau jika seseorang berusia di atas 50 tahun dan memiliki pendapatan di atas rata-rata, maka kemungkinan besar dia tidak akan membeli produk.
FAQ (Frequently Asked Questions)
Berikut adalah beberapa pertanyaan yang sering diajukan tentang C 45:
1. Apa bedanya antara C 45 dan CART?
C 45 dan CART (Classification and Regression Trees) merupakan dua algoritma pembelajaran mesin yang menggunakan pohon keputusan. Perbedaan utama antara keduanya adalah bahwa C 45 hanya dapat digunakan untuk data nominal sedangkan CART dapat digunakan untuk data nominal maupun kontinu.
2. Apakah C 45 dapat digunakan untuk data dengan label yang tidak seimbang?
Ya, C 45 dapat digunakan untuk data dengan label yang tidak seimbang. Namun, hasil prediksinya mungkin tidak akurat karena model yang dihasilkan cenderung lebih condong pada label mayoritas.
3. Apakah C 45 dapat digunakan untuk data dengan atribut yang sangat banyak?
Secara teori, C 45 dapat digunakan untuk data dengan atribut yang sangat banyak. Namun, dalam praktiknya, algoritma ini dapat menghasilkan pohon keputusan yang sangat kompleks dan sulit dipahami oleh manusia jika terlalu banyak atribut.
4. Apakah C 45 dapat digunakan untuk data berdimensi tinggi?
Ya, C 45 dapat digunakan untuk data berdimensi tinggi. Namun, seperti halnya dengan data dengan atribut yang sangat banyak, algoritma ini juga dapat menghasilkan pohon keputusan yang sangat kompleks dan sulit dipahami oleh manusia jika terlalu banyak dimensi.
5. Apakah C 45 dapat digunakan untuk data berlabel kontinu?
Tidak, C 45 hanya dapat digunakan untuk data berlabel nominal.
6. Apakah C 45 dapat digunakan untuk memprediksi nilai numerik?
Tidak, C 45 hanya dapat digunakan untuk memprediksi label atau kategori.
7. Apakah C 45 dapat digunakan untuk data dengan missing value?
Ya, C 45 dapat digunakan untuk data dengan missing value. Namun, missing value harus diisi terlebih dahulu dengan nilai yang sesuai agar tidak mempengaruhi hasil prediksi.
8. Apakah C 45 dapat digunakan untuk data dengan outlier?
Tidak, C 45 tidak dapat digunakan untuk data dengan outlier. Outlier dapat mempengaruhi hasil prediksi dan membuat pohon keputusan menjadi tidak optimal.
9. Apakah C 45 dapat digunakan untuk data berlabel biner?
Ya, C 45 dapat digunakan untuk data berlabel biner seperti pada contoh prediksi membeli atau tidak membeli produk di atas.
10. Apakah C 45 dapat digunakan untuk data dengan label yang ambigu?
Tidak, C 45 hanya dapat digunakan untuk data dengan label yang jelas dan terdefinisi dengan baik.
11. Apakah C 45 dapat digunakan untuk data yang bersifat temporal?
Ya, C 45 dapat digunakan untuk data yang bersifat temporal. Namun, perlu diperhatikan bahwa urutan data harus dipertimbangkan dengan baik agar hasil prediksi lebih akurat.
12. Apakah C 45 dapat digunakan untuk data multikelas?
Ya, C 45 dapat digunakan untuk data multikelas. Namun, perlu diperhatikan bahwa pembagian data pada setiap cabang node harus dilakukan dengan hati-hati agar tidak terjadi overlap antar kelas.
13. Apakah C 45 dapat digunakan untuk data yang tidak terstruktur?
Tidak, C 45 hanya dapat digunakan untuk data yang terstruktur dan memiliki atribut yang terdefinisi dengan baik.
14. Apakah C 45 dapat digunakan untuk data dengan atribut yang berkorelasi?
Ya, C 45 dapat digunakan untuk data dengan atribut yang berkorelasi. Namun, atribut yang berkorelasi dapat membuat pohon keputusan menjadi lebih kompleks dan sulit dipahami oleh manusia.
Kesimpulan
C 45 merupakan salah satu algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk membuat prediksi. Algoritma ini menggunakan pohon keputusan untuk memprediksi hasil dari suatu masalah. C 45 memiliki beberapa kelebihan seperti dapat menangani data yang lebih besar, dapat menangani data yang tidak lengkap, dan menghasilkan pohon keputusan yang mudah dipahami oleh manusia. C 45 dapat digunakan untuk membuat prediksi pada berbagai bidang seperti bisnis, keuangan, teknologi, hingga cuaca.
Sampai jumpa kembali di artikel menarik lainnya!
