{"text": "### Human: Bagaimana algoritma pohon keputusan bekerja?. ### Assistant: Algoritma pohon keputusan adalah teknik pembelajaran mesin yang digunakan untuk memecahkan masalah klasifikasi atau regresi. Hal ini didasarkan pada model seperti pohon dari keputusan dan konsekuensi yang mungkin. Pada setiap node internal pohon, algoritma membagi dataset menjadi dua atau lebih subset berdasarkan kondisi tertentu atau ambang dari fitur. Kondisi ini dipilih untuk memaksimalkan pemisahan antara dua subset yang dihasilkan. Proses memilih kondisi terbaik dan membagi dataset diulang berulang untuk setiap subset yang dihasilkan, sampai kriteria berhenti terpenuhi. Ini bisa, misalnya, ketika subset cukup kecil atau semua contoh dalam subset milik kelas yang sama. Setelah pohon dibangun, contoh baru dapat diklasifikasikan dengan menavigasi dari akar pohon ke daun, berdasarkan nilai fitur. Namun, jika node atau daun memiliki nilai yang terlalu cepat, maka algoritma dapat diterapkan untuk mengatasi masalah seperti memotong atau mengukur terlalu banyak daun, dan jika pohon pilihan terlalu cepat, maka dapat diinterpretasikan."}