Pada artikel ini, akan kita bahas mengenai perbandingan antara dua algoritma untuk membuat sebuah decision tree. Algoritma C4.5 dan ID3 adalah dua algoritma yang paling banyak digunakan dalam machine learning khususnya dalam pembuatan decision tree. Salah satu perbedaan utama adalah bahwa C4.5 lebih diperbaruhi daripada ID3.
Apa itu Decision Tree?
Decision tree adalah suatu model pembuatan keputusan yang menggunakan pohon atau struktur hirarkis untuk menentukan suatu keputusan. Decision tree ini digunakan untuk mengambil keputusan di saat kita menghadapi permasalahan dengan banyak kemungkinan. Sebuah decision tree biasanya terdiri dari node yang merepresentasikan keputusan, dan cabang-cabang yang merepresentasikan kemungkinan-kemungkinan.
Apa itu Algoritma ID3?
ID3 (Iterative Dichotomiser 3) adalah algoritma pembuatan decision tree yang pertama kali dikembangkan oleh Ross Quinlan pada tahun 1986. Algoritma ini bekerja dengan cara menentukan suatu feature yang memiliki informasi yang paling banyak dan langsung memilihnya sebagai root node. Kemudian setiap data dibagi lagi menjadi subset berdasarkan nilai yang ada pada feature yang telah dipilih. Proses ini akan terus dilakukan hingga semua data terbagi menjadi kelompok.
Namun, ID3 juga memiliki beberapa kekurangan. Salah satunya adalah ketika kita mengalami overfitting. Overfitting terjadi ketika decision tree yang dibuat terlalu kompleks dan terlalu terikat pada dataset yang kita gunakan. Selain itu, ID3 hanya dapat bekerja dengan fitur-fitur diskrit.
Apa itu Algoritma C4.5?
C4.5 adalah pengembangan dari ID3. Algoritma C4.5 diciptakan oleh Ross Quinlan pada tahun 1993. C4.5 memiliki kemampuan yang lebih baik daripada ID3 karena dapat bekerja dengan fitur-fitur yang bersifat kontinu. C4.5 juga menggunakan teknik pruning untuk menghindari overfitting. C4.5 prunes decision tree dengan cara menghapus cabang-cabang yang tidak bermanfaat.
Perbandingan antara Algoritma C4.5 dan ID3
Tidak dapat dipungkiri bahwa C4.5 memiliki keunggulan dibandingkan dengan ID3. Berikut adalah beberapa perbedaan utama antara keduanya:
Pemilihan Feature
C4.5 memilih feature yang paling informatif dengan menggunakan suatu metode bernama gain ratio. Gain ratio mengukur seberapa informatif sebuah atribut dalam membedakan class.
ID3, di sisi lain, menggunakan entropy untuk memilih atribut dengan informasi paling besar.
Pruning
C4.5 menggunakan teknik pruning untuk menghapus cabang-cabang yang tidak bermanfaat dan menghindari overfitting. Teknik pruning merupakan suatu teknik yang digunakan untuk memperkecil decision tree yang terlalu kompleks.
ID3, di sisi lain, tidak memiliki mekanisme untuk pruning. Hal ini membuat decision tree yang dihasilkan menjadi cenderung overfitting.
Jenis Fitur
C4.5 dapat bekerja dengan fitur-fitur yang bersifat kontinu. Algoritma ini menggunakan teknik discretization untuk merubah data yang bersifat kontinu menjadi diskrit. Sedangkan ID3 hanya dapat bekerja dengan fitur-fitur diskrit.
Kesimpulan
Setelah kita membandingkan kedua algoritma tersebut, dapat disimpulkan bahwa C4.5 memiliki beberapa kelebihan dibandingkan dengan ID3. C4.5 memilih feature yang paling informatif dengan menggunakan gain ratio. Algoritma ini juga dapat bekerja dengan fitur-fitur yang bersifat kontinu dan menggunakan teknik pruning untuk menghindari overfitting. ID3, di sisi lain, hanya dapat bekerja dengan fitur-fitur diskrit dan tidak memiliki teknik pruning.
Dalam dunia machine learning, decision tree merupakan salah satu teknik yang paling banyak digunakan. Oleh karena itu, pemilihan algoritma yang tepat sangat penting dalam pembuatan decision tree yang efektif dan akurat.
