Tugas ke-6 dibawah ini dibuat untuk
memenuhi tugas mata kuliah Pengantar Kecerdasan Tiruan ( AI ) yang diampu oleh
Mia Kamayani ST,MT.
LEARNING FOR EXAMPLE
Kita akan membangun sebuah decision tree
untuk memutuskan apakah akan menunggu meja di suatu restoran atau tidak
menunggu. Goal predicate disini adalah WillWait.
Langkah 1: buat daftar atribut yang akan kita
jadikan input
1. Alternate:
apakah ada restoran alternatif yang cocok di sekitar?
2. Bar:
apakah restoran memiliki area bar yang nyaman untuk menunggu?
3. Fri/Sat:
true jika hari ini adalah Friday atau Saturday
4. Hungry:
apakah kita sedang lapar?
5. Patrons:
berapa banyak orang yang ada di restoran? (None, Some, Full)
6. Price:
harga restoran ($, $$, $$$)
7. Raining:
apakah di luar hujan?
8. Reservation:
apakah kita sudah membuat reservasi?
9. Type:
jenis restoran (French, Italian, Thai atau burger)
10. WaitEstimate:
estimasi waktu tunggu (0-10 menit, 10-30 menit, 30-60 menit, >60 menit)
Training Set (data latih) yang disediakan ada
12 data. Contoh positif dari data latih
adalah yang memiliki goal WillWait=yes sedangkan sisanya (WillWait=no) adalah
contoh negatif.
Tujuan
dari algoritma decision tree adalah membuat pohon sekecil mungkin. Cari atribut
paling penting, artinya atribut yang membagi data latih paling signifikan.
Atribut Type adalah atribut yang paling tidak signifikan karena hasilnya adalah
4 output dan masing-masing memiliki jumlah positif dan negatif yang sama.
Mari
kita buat Decision Treenya :
SELESAI
" HARGAI PEMBUAT BLOG YA GUYS, SARAN DAN KRITIK DITUNGGU "
