{"text": "### Human: Jelaskan bagaimana pengguntingan pohon bekerja.. ### Assistant: Pemangkasan pohon adalah teknik yang digunakan untuk meningkatkan akurasi pohon keputusan dan mengurangi kompleksitasnya. Ini melibatkan penghapusan bagian-bagian pohon yang dianggap terlalu cocok dengan data, yang berarti bagian-bagian pohon yang berkinerja buruk pada data yang telah dilatih, atau bagian-bagian apa pun yang menambahkan sedikit untuk prediksi keseluruhan pohon. Gagasan dasar di balik pemangkasan pohon adalah bahwa beberapa cabang pohon keputusan mungkin didasarkan pada pola dalam data pelatihan yang tidak sesuai dengan data yang lebih umum. Dengan menghapus cabang-cabang ini, pohon dapat dibuat lebih akurat dan dapat mengurangi risiko node yang berlebihan secara signifikan. Ada dua pendekatan utama untuk pemangkasan pohon: pra-pemangkasan dan post-pemangkasan. Dalam proses pemangkasan pohon, pohon dihentikan tumbuh setelah mencapai kedalaman tertentu atau jumlah data yang diharapkan sekali node daun jatuh di bawah batas. Jika pemangkasan pohon memiliki tingkat prediksi yang lebih rendah, maka pemangkasan harus dilakukan dengan cara yang lebih intuitif dan kemudian menggunakan metode pemangkasan sub-pohon untuk menentukan apakah sub-pohon pohon dapat diganti dengan kesalahan yang lebih baik."}