Decision tree dan random forest
Pohon keputusan · Random forest
Pohon keputusan memecah data dengan aturan ya/tidak berlapis; random forest menggabungkan banyak pohon agar stabil dan tidak gampang overfit.
Cara menyuruh agent
✕ Kurang tepat
“Model yang gampang dijelasin apa?”
✓ Lebih tepat
“Buat decision tree (maksimal kedalaman 4) untuk churn agar aturannya bisa dibaca, lalu bandingkan dengan random forest.”
Batas kedalaman menjaga pohon tetap bisa dijelaskan ke bisnis.
Yang perlu dicek di jawaban agent
Aturan pohonnya bisa dibaca (misalnya recency > 60 hari → …), bukan black box.
Uji pemahamanmu
Kuis 10 soal, sekitar 5 menit, gratis tanpa login.
Istilah terkait
Latih istilah seperti ini bersama agent sungguhan
Setiap kasus berisi data nyata yang berantakan, permintaan bos, dan agent yang hanya bekerja sebaik instruksimu.
Lihat kasus