Izin pak setelah saya menonton video ini saya sedikit pahan tentang algoritma C4.5 . Algoritma C4.5 memiliki beberapa kelebihan penting dalam data mining. Pertama, ia mampu menangani data yang tidak seimbang dengan baik, artinya ia dapat mengatasi ketidakseimbangan dalam distribusi kelas dalam dataset. Kedua, C4.5 mampu menangani data yang tidak lengkap atau memiliki nilai yang hilang dengan baik dengan melakukan imputasi nilai yang hilang. Ketiga, algoritma ini juga dapat menangani atribut diskrit dan kontinu tanpa memerlukan transformasi data sebelumnya. Keempat, C4.5 cenderung menghasilkan pohon keputusan yang lebih kecil dan lebih mudah dipahami dibandingkan dengan algoritma lain, sehingga cocok untuk interpretasi manusia.
Bg ada ga refrensi tahap2 algoritma c4.5 yg bersumber dari buku kalau ada tlong infonya bg..atau alur kerja algoritma c4.5 itu yg kek mana fiksnya..pembuktiannya..tlong di jawab.terima kasih.🙏
selain mampu menangani atribut yang kosong (missing value), yang saya ketahui juga Algoritma ini efisien dalam menangani atribut bertipe diskret dan numerik
Menurut saya Kelebihan utama Algoritma C4.5 dapat membuat pohon keputusan (decision tree) yang efisien menangani atribut tipe diskrit dan tipe diskrit- numerik, mudah untuk diinterprestasikan dan memiliki tingkat akurasi yang dapat diterima
beberapa kelebihan algoritma C4.5 pada data mining : 1. Penanganan data yang tidak lengkap: C4.5 bisa mengatasi data yang tak lengkap dengan imputasi nilai yang hilang. 2. Pohon keputusan yang mudah dimengerti: Menghasilkan model dalam bentuk pohon keputusan yang mudah diinterpretasikan. 3. Pemilihan atribut efisien: Memilih atribut secara efisien untuk membangun model yang akurat. 4. Penanganan atribut berskala campuran: Mampu mengatasi atribut dengan skala campuran tanpa pra-pemrosesan rumit. 5. Klasifikasi dan regresi :Cocok untuk klasifikasi dan regresi, dengan kemampuan mengubah fungsi keputusan menjadi nilai-nilai kontinu.
Menurut pendapat saya C4.5 dapat menangani data yang tidak bersifat numerik atau kategorikal, seperti teks atau atribut kualitatif lainnya. Hal ini memungkinkan penggunaan algoritma ini dalam berbagai jenis dataset.
Algoritma C4.5 memiliki beberapa keunggulan dalam data mining, di antaranya adalah kemampuannya untuk menangani data kategorikal dan numerikal, menghasilkan pohon keputusan yang mudah dipahami, serta mampu menangani data yang tidak lengkap dengan melakukan imputasi nilai yang tepat. Selain itu, algoritma ini dilengkapi dengan teknik pruning untuk mencegah overfitting dan memiliki efisiensi dalam penggunaan memori dan komputasi, menjadikannya pilihan yang populer untuk membangun model prediktif dalam pengambilan keputusan.
klau algoritma c4.5 dikerjakan dari penentuan gain tertinggi, hingga menjadi class yang sama, dan hasil nya dapat dibentuk pohon keputusan. Trus apa bedanya sama algoritma id3 ? sama plek ini.. tolong penjelasannya yaa
