Pohon Keputusan Teregulasi
Pohon keputusan teregulasi adalah model pohon keputusan yang kompleksitasnya dibatasi secara sengaja melalui pemangkasan, batasan kedalaman, atau suku penalti untuk mencegah *overfitting*. Berakar pada kerangka kerja CART (1984) karya Breiman et al., regulasi mengubah prosedur penumbuhan pohon yang serakah menjadi *trade-off bias-varians*, menghasilkan model yang menggeneralisasi lebih baik pada data yang belum pernah dilihat dibandingkan pohon yang tumbuh penuh.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- Breiman, L., Friedman, J., Olshen, R., & Stone, C. (1984). Classification and Regression Trees. Wadsworth. ISBN: 978-0-412-04841-8
- Esposito, F., Malerba, D., & Semeraro, G. (1997). A comparative analysis of methods for pruning decision trees. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 19(5), 476–491. DOI: 10.1109/34.589207 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Decision Tree (Pruned and Constrained CART). ScholarGate. https://scholargate.app/id/machine-learning/regularized-decision-tree
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- BoostingPembelajaran Mesin↔ compare
- Pohon KeputusanPembelajaran Mesin↔ compare
- Pohon EkstraPembelajaran Mesin↔ compare
- Random ForestPembelajaran Mesin↔ compare
- Regresi Linear TerregularisasiPembelajaran Mesin↔ compare
- Random Forest TeregulasiPembelajaran Mesin↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →