Konsep memahami Algoritma C4.5
Summary
TLDRThe lecture, delivered by Dedy Darwis, delves into the realm of data mining, focusing on the C4.5 algorithm, a predictive classification technique. It outlines the algorithm's development from ID3, its ability to handle missing values, and its application in creating decision trees for tasks like tennis match recommendations. The explanation includes the steps to build a decision tree, the calculation of entropy and information gain, and the selection of attributes for decision nodes. The session aims to provide a foundational understanding of how C4.5 can be utilized in predictive modeling and pattern recognition from large datasets.
Takeaways
- 📚 The lecture is about data mining and focuses on classification using algorithms such as C4.5, Naive Bayes, and ID3.
- 🔍 C4.5 is a predictive data mining algorithm used for classification and segmentation, which is an extension of the ID3 algorithm.
- 💡 The C4.5 algorithm can handle missing values in datasets, which is an advantage over its predecessor, ID3.
- 📈 The algorithm uses the concept of 'gain ratio' to select the best attribute for splitting the data at each node in the decision tree.
- 🔑 The gain ratio is calculated using entropy and information gain formulas to determine the most informative attribute for classification.
- 🌧️ An example given in the script is a decision tree for recommending whether to play tennis based on weather attributes like Outlook, Temperature, Humidity, and Wind.
- 📊 Entropy is calculated for each attribute to quantify the impurity or disorder in the dataset, which helps in choosing the best attribute for splitting.
- 🌡️ The script explains how to calculate entropy and information gain for attributes like Humidity, which is crucial for building the decision tree.
- 🌳 The decision tree building process involves selecting an attribute with the highest gain ratio, creating branches for its values, and repeating the process for each branch until all cases in a branch have the same class.
- 🔮 The final decision tree acts as a predictive model that can be used to make recommendations or predictions based on the input attributes.
- 📝 The script concludes by emphasizing the predictive power of the C4.5 algorithm and its ability to generate patterns for future predictions.
Q & A
What is the main topic of the lecture by Dedy Darwis?
-The main topic of the lecture is data mining, specifically focusing on classification algorithms, with an in-depth discussion on the C4.5 algorithm.
What is C4.5 algorithm and what is its purpose?
-C4.5 is a data mining algorithm used for classification, segmentation, or predictive grouping. It is designed to predict outcomes based on well-classified data.
How does the C4.5 algorithm handle missing values in datasets?
-C4.5 can handle missing values by filling them with the most dominant value in the dataset or by removing the data with missing attributes, ensuring no empty attributes in the final dataset used for prediction.
What is the relationship between C4.5 and ID3 algorithms?
-C4.5 is a development of the ID3 algorithm, improving upon it by being able to handle missing values and offering other enhancements.
What is the significance of the gain ratio in the C4.5 algorithm?
-The gain ratio is used to determine the best attribute to act as the root of the decision tree. It is calculated based on the highest gain value among the available attributes.
How is the entropy of a dataset calculated in the context of the C4.5 algorithm?
-Entropy is calculated using a formula that involves the proportion of each partition (s_i/p) to the total number of cases (S), where s_i is the number of cases in partition i and p is the total number of cases in the dataset.
What is the role of the 'Outlook' attribute in the decision tree example provided?
-In the decision tree example, the 'Outlook' attribute is used to classify whether it is recommended to play tennis or not, with different values like 'Sunny', 'Rainy', and 'Overcast' leading to different recommendations.
Can you explain the concept of a decision tree in the context of the C4.5 algorithm?
-A decision tree is a flowchart-like structure in which each internal node represents a test on an attribute, each branch represents the outcome of the test, and each leaf node represents a class label or a decision.
How does the C4.5 algorithm decide which attribute to split on when building a decision tree?
-The C4.5 algorithm decides which attribute to split on by calculating the gain ratio for each attribute and choosing the one with the highest value, indicating the best separation of classes.
What is the practical application of the C4.5 algorithm as demonstrated in the lecture?
-The practical application demonstrated in the lecture is to use the C4.5 algorithm to build a decision tree for recommending whether to play tennis or not based on weather conditions such as 'Outlook', 'Temperature', 'Humidity', and 'Windy'.
What is the importance of the gain calculation in the C4.5 algorithm?
-The gain calculation is crucial as it helps in determining the attribute that provides the most information gain, which is essential for making accurate predictions in the decision tree.
Outlines
😀 Introduction to C4.5 Algorithm for Classification
The video script introduces the C4.5 algorithm, a data mining tool used for classification or predictive segmentation. It explains that classification is a process used to predict outcomes based on well-classified data, which can then be utilized for further prediction. The C4.5 algorithm is highlighted as an advancement over the ID3 algorithm, with its main advantage being the ability to handle missing values in datasets. The script provides examples of how missing data can be addressed by filling them with the most dominant values or by removing them from the dataset. It also presents a hypothetical dataset with attributes related to playing tennis, illustrating how the C4.5 algorithm can be applied to classify recommendations based on various conditions.
😉 Decision Tree Construction Using C4.5 Algorithm
This paragraph delves into the specifics of constructing a decision tree using the C4.5 algorithm. It outlines the steps involved in building the tree, starting with selecting an attribute as the root based on the highest gain ratio. The script explains the calculation of entropy and information gain, which are crucial for determining the best attribute to split the data at each node. An example using weather conditions to decide whether to play tennis or not is provided, demonstrating how the algorithm processes different attributes like Outlook, Temperature, Humidity, and Wind to make a recommendation.
🤔 Detailed Calculation of Entropy and Information Gain
The script provides a detailed explanation of how to calculate entropy and information gain for each attribute in a dataset. It walks through the process of determining the attribute with the highest gain ratio to be used as the decision node. The example continues with the tennis recommendation scenario, showing calculations for attributes like Humidity and Outlook. The script explains how to interpret these calculations to build the decision tree further, emphasizing the iterative process of refining the tree based on the most informative attributes.
🏸 Predictive Pattern Formation and Conclusion on C4.5 Algorithm
The final paragraph discusses how the C4.5 algorithm forms predictive patterns that can be used for making recommendations or predictions. It uses the tennis playing example to illustrate how the decision tree developed by the C4.5 algorithm can be used to predict whether it is advisable to play tennis based on weather conditions. The script concludes by emphasizing the predictive power of the patterns generated by the algorithm and wraps up the explanation of the C4.5 classification algorithm, indicating that the session will continue with further algorithms in subsequent discussions.
Mindmap
Keywords
💡Data Mining
💡Classification
💡C4.5 Algorithm
💡Missing Values
💡Decision Tree
💡Information Gain
💡Entropy
💡Naive Bayes
💡ID3 Algorithm
💡Predictive Modeling
Highlights
Introduction to the topic of data mining for classification in the context of a lecture by Dedy Darwis.
Explanation of various classification algorithms, including C4.5, Naive Bayes, and ID3.
C4.5 algorithm is a predictive data mining algorithm used for classification or segmentation.
C4.5 is an advancement over the ID3 algorithm, addressing some of its limitations.
The C4.5 algorithm can handle missing values in datasets, a feature not present in its predecessor, ID3.
Missing data can be filled with the most dominant value or removed from the dataset.
An example dataset is used to illustrate the decision-making process for recommending whether to play tennis based on weather conditions.
The process of building a decision tree using the C4.5 algorithm involves selecting the attribute with the highest information gain.
Information gain is calculated using a specific formula involving entropy and the distribution of cases.
Entropy is a measure used to calculate the disorder or randomness in the dataset.
Calculation of entropy and information gain for each attribute to determine the best attribute to split the data.
The decision tree is built iteratively, with each branch representing a different attribute value, until all cases in a branch have the same class.
The final decision tree provides a pattern or knowledge that can be used for predictive purposes.
The practical application of the C4.5 algorithm is demonstrated through a case study on tennis match recommendations.
The importance of experience-based data in forming the dataset for the C4.5 algorithm to make accurate predictions.
The step-by-step process of creating a decision tree for classification using the C4.5 algorithm is detailed.
The use of gain ratio to choose the best attribute for the decision tree nodes, an improvement over the simple gain used in ID3.
The final decision tree structure is presented, showing how it can be used to make predictions about playing tennis based on weather attributes.
Transcripts
Hai wush
Halo Bismillahirohmanirohim
Assalamualaikum warahmatullahi
wabarakatuh bertemu kembali dengan saya
Dedy Darwis di mata kuliah data
warehouse and data mining nah pada
materi kali ini yang akan kita bahas
adalah terkait tentang data maining yang
akan digunakan untuk klasifikasi nah
seperti yang sudah pernah dijelaskan di
pertemuan sebelumnya bahwa metode untuk
klasifikasi itu cukup banyak yang sering
digunakan yang pertama ada algoritma c45
kemudian ada lagi algoritma naive Bayes
kemudian ada lagi algoritma id3 dan lain
sebagainya nah Pada kesempatan kali ini
algoritma klasifikasi yang akan kita
bahas pertama kali yaitu adalah
algoritma c45
Hai nah Apa itu algoritma c45 algoritma
c45 merupakan algoritma data mining
Hai yang salah satu algoritmanya
digunakan untuk melakukan klasifikasi
atau segmentasi atau pengelompokan yang
bersifat prediktif nah klasifikasi itu
digunakan untuk memprediksi artinya
ketika kita akan melakukan prediksi maka
data yang kita punya harus sudah terkena
sifikasi dengan baik sehingga dengan
adanya datar yang terkalsifikasi dengan
baik sehingga data tersebut dapat
digunakan untuk prediksi-prediksi dan
klasifikasi itu proses Kerjanya hampir
sama artinya ketika ada tersebut sudah
terkalsifikasi dengan baik maka data
tersebut itu sudah bisa digunakan untuk
proses prediksi pola yang dihasilkan
dari klasifikasi itu nanti bisa
digunakan untuk prediksi nah metode
sifat 5 itu merupakan metode klasifikasi
yang mendukung untuk proses prediksi
Pasifik
di itu merupakan salah satu proses dalam
data mining yang bertujuan untuk
menemukan suatu pola yang berharga dari
data yang berukuran sangat besar atau
relatif besar
Hai dan algoritma c45 ini sendiri ini
merupakan pengembangan dari algoritma
id3 Jadi sebelum algoritma c45 ini
dikembangkan sebelumnya itu banyak
peneliti-peneliti itu menggunakan
algoritma id3 sebagai algoritma yang
digunakan untuk proses klasifikasi
Hai Apa keunggulan dari algoritma c45
keunggulan dari album masih 45 yang
pertama mampu menangani atribut yang
kosong atau istilahnya adalah missing
value nah nilai yang kosong tadi pada
sebuah dataset wajib kita isi terlebih
dahulu sebelum diproses untuk tahap
machine learning atau bentuk kedalam
sebuah model decision Tree Nah sebagai
contoh di sini ada data yang kosong data
yang kosong nah data yang kosong tadi
itu biasanya itu kita isi dengan
menggunakan data yang paling dominan Nah
sebagai contoh misalkan disitu ada
atribut save baris ketiga dan keempat
kita beri nilai empat Kenapa kita beli
nilai empat itu dikarenakan pada
kelompok kelas yang pertama mayoritas
atribut save itu memiliki angka
Hai sedangkan pada kelas nol baris ke-7
itu kita berikan nilai ke-1 karena nilai
ke-1 itu yang paling dominan
dibandingkan dengan nilai yang lainnya
Nah jadi ketika data tersebut kosong
sebenarnya pilihannya ada dua pilihan
pertama adalah kita mengisi tetapi kita
mengisinya itu berdasarkan data-data
yang dominan kemudian pilihan yang kedua
data tersebut itu kita hilangkan dari
dataset jadi data yang akan kita jadikan
sebagai dataset itu tidak boleh ada
atribut yang kosong jika ada atribut
yang kosong maka bisa kita isi dengan
nilai yang dominan atau yang kedua bisa
kita hilangkan dari data set
hai oke seperti yang bisa anda lihat
pada tabel berikut ini bahwa disitu ada
contoh data sheet untuk memberikan
rekomendasi atau keputusan bermain tenis
atau tidak misalkan disitu ada empat
atribut-atributnya ada Out Loud ada
temperatur ada himaditi ada Windy
kemudian play nah play ini merupakan
rekomendasi Apakah dia direkomendasikan
untuk bermain tenis atau tidak nah
berdasarkan tabel yang ada di sini untuk
dataset meriah memberikan rekomendasi
Apakah bermain tenis atau tidak Itu bisa
dibuatkan dengan menggunakan konsep
pohon keputusan bisa dengan menggunakan
id3 dan bisa juga dengan menggunakan
Hai Nah untuk menentukan maintenis atau
tidak itu dilihat dari misalkan ada satu
fitur keadaan cuaca dua dan teratur 3
kelembaban dan keadaan angin nah
pertanyaannya dari mana kita bisa
mendapatkan data-data tersebut nah
data-data tersebut itu didapatkan
berdasarkan pengalaman-pengalaman
sebelumnya jadi misalkan sebagai contoh
jika keadaan cuacanya cerah
temperaturnya panas kemudian eh
kelembabannya tinggi kemudian keadaan
anginnya itu buruk maka tidak
direkomendasikan maintenance jadi
data-data pengalaman dari sebelumnya itu
diinputkan ke dalam dataset sehingga
ketika ada kasus-kasus yang akan
diprediksi untuk keputusan berikutnya
maka itu bisa menggunakan data yang ada
di dalam dataset ini nah
cara umum algoritma c45 itu digunakan
untuk membangun pohon keputusan nah
langkah-langkahnya adalah pertama pilih
atribut sebagai akar dua buat cabang
untuk masing-masing nilai ketiga bagi
kasus dalam cabang kemudian yang keempat
ulangi proses untuk masing-masing cabang
tadi sampai Semua kasus pada cabang
memiliki kelas yang sama nah empat hal
ini merupakan urutan atau sistematis
menggunakan c45 untuk proses klasifikasi
Hai Nah untuk memilih atribut sebagai
akar itu didasarkan pada nilai gain yang
tertinggi dari atribut-atribut yang ada
nah untuk menghitung gen itu digunakan
fungsi sebagai berikut
Hai ada gain S.Kom Aa sama dengan
entropi S Sigma n 1,1 sama detik = 1
kemudian es dibagi es kemudian dikali
dengan nilai entropinya dimana es itu
merupakan himpunan kasus A itu adalah
Jumlah atributnya kemudian n adalah
Jumlah partisi atribut a-kembar Dian si
adalah Jumlah kasus pada
partikel-partikel by kemudian es
merupakan jumlah kasus dalam perhimpunan
kasusnya
Hai nah kemudian untuk mencari nilai
entropi itu bisa menggunakan persamaan
sebagai berikut gimana S = himpunan
kasus A itu adalah fitur n adalah Jumlah
partisi s&p ini merupakan proporsi dari
si terhadap S
Hai nah kemudian berikutnya disini akan
dijelaskan lebih rinci terkait tentang
langkah-langkah membuat pohon keputusan
untuk klasifikasi untuk studi kasus yang
kita gunakan adalah rekomendasi bermain
tenis oke yang pertama
cara menghitung jumlah kasus terlebih
dahulu nah jumlah kasus untuk keputusan
yes atau memberikan rekomendasi untuk
bermain tenis lalu jumlah kasus untuk
keputusanmu atau tidak memberikan
rekomendasi bermain Danes dan entropinya
dari semua kasus dan kasus yang dibagi
berdasarkan atribut-atribut yang ada
yaitu Outlook temperature humidity and
winding Setelah itu dilakukan
perhitungan Gen untuk masing-masing
atribut Nah dengan menggunakan persamaan
yang tadi Maka hasilnya adalah sebagai
berikut nah hasil yang ditampilkan
disini ini merupakan perhitungan not
yang pertama Oke dengan menggunakan
persamaannya ke-1 tadi
hai
ah ah di sini Misalkan Sebagai contoh
untuk atribut oplob ya itu kita lihat
atribut out lock itu ada tiga data yang
dikelompokkan yaitu Cloudy training sama
Sani nah jumlah kasus yes atau eh apa
namanya jumlah kasus yang ada di situ
ada apa namanya 4 kemudian eh yang tidak
itu nol sedangkan yang ya itu empat
kemudian yang Reni itu jumlah kasusnya
ada lima kemudian tidaknya ada satu
kemudian hanya ada empat dan seterusnya
seperti itu kemudian kita akan
menghitung baris total kolom entrip UN
trophy ya yang pada tabel tersebut
lumnya tadi ya Nah itu dihitung dengan
menggunakan rumus sebagai berikut Nah
jadi bisa dilihat cara menggunakan rumus
nya yg
di situ juga sudah kita tampilkan untuk
menghitung dengan menggunakan versi
excelnya ya nanti bisa dihitung kembali
secara manual dengan menggunakan
fungsi-fungsi rumus yang ada di sini
hai oke kemudian berdasarkan tabel yang
sebelumnya tabib dapat diketahui bahwa
atribut dengan game tertinggi itu adalah
humidity yaitu sebesar 0,37 dengan
demikian himaditi dapat menjadi no takar
Jadi himaditi ini akan menjadi no takar
ketika kita akan membuat sebuah pohon
Karena memiliki nilai gen yang paling
tinggi kemudian ada dua nilai atribut
dari humidity yaitu high sama normal Nah
dari kedua nilai tersebut itu nilai
atribut yang normal sudah
mengklasifikasikan kasus menjadi satu
yaitu keputusannya Yes sehingga tidak
perlu lagi dilakukan perhitungan lebih
lanjut nah tetapi untuk nilai atribut
high masih perlu dilakukan perhitungan
lagi nah sehingga untuk yang haq ini
tadi ya pada atribut himaditi kita
lakukan lagi proses untuk menghitung oke
nah kalau kita buat pohon yang pertama
di situ bisa dilihat eh
slotnya itu adalah vmdb kemudian nanti
himaditi itu punya isi berupa haid
dengan normal nah diketahui dari kasus
yang ada bahwa ketika Hymne dirinya
normal maka pasti Yes artinya kalau
ngeditnya normal pasti dia akan
memberikan rekomendasi tetapi ketika dia
Hai Hymne dirinya maka akan ada proses
berikutnya nah proses Berikutnya ini
tadi Ini kan baru pohon dengan note
pertama atau not ke-1 kemudian diproses
kemudian diproses lagi nah menghitung
jumlah kasus dimana jumlah kasus untuk
keputusan Yes jumlah kasus untuk
keputusan no dan entropi dari semua
kasus dan kasus yang dibagi berdasarkan
atribut of Love
Hai temperatur dan Windi yang dapat
menjadi not akar dari nilai atribut high
setelah itu lakukan perhitungan game
untuk masing-masing atribut nah hasil
perhitungannya itu dengan menggunakan
persamaan yang pertama tadi maka akan
menjadi seperti ini Jadi ini adalah
disebut sebagai perhitungan not 1.1
artinya perluasan dari not yang pertama
berdasarkan tabel yang tadi itu dapat
dilihat atau diketahui bahwa atribut
dengan game yang tertinggi yaitu adalah
Outlook sebesar 0,67 dengan demikian
Outlook dapat menjadi not cabang dari
nilai atribut High
Hai ada tiga nilai atribut dari Outlook
yaitu Cloudy rainy sama Sani dari ketiga
nilai atribut tersebut nah nilai atribut
clodi sudah mengklasifikasi kasus
menjadi satu yaitu keputusannya adalah
Yes artinya memberikan rekomendasi untuk
bermain tenis dan nilai atribut Sunny
sudah mengklasifikasikan kasus menjadi
satu dengan keputusan no sehingga tidak
perlu dilakukan perhitungan lebih lanjut
lagi nah tetapi untuk kasus yang Reni
masih perlu dilakukan perhitungan lagi
nasi hingga bentuk ke pohon keputusan
dari perhitungan game 1.1 adalah sebagai
berikut nah disitu bisa kita lihat bahwa
atribut untuk Out Loud untuk isi dari
Cloudy pasti Yes Kemudian untuk yang
Sunny pasti no Nah sekarang untuk yang
rainie yang lain ini masih perlu kita
lakukan proses perhitungan kembali yaitu
kita akan menghitung game yang
cek
Hai nah Adapun hasil perhitungannya
adalah sebagai berikut ya bisa dilihat
di situ untuk perhitungan not 1.1.2 nah
sehingga itu sudah bisa disimpulkan ya
bisa disimpulkan menjadi suatu pohon
keputusan jadi kalau kita lihat dari
akar sampai dengan ke ranting hasilnya
adalah untuk humidity itu kalau normal
pasti Yes hatinya pasti akan memberikan
rekomendasi berdasarkan data sheet yang
tadi kemudian kalau dia Hai maka akan
dilihat lagi kembali atributnya nah Hai
tadi akan melihat atribut Apa yang
dilihat adalah out loud out loud ini
akan dilihat kembali isinya apa Cloudy
atau Sunny kalau-kalau di otomatis dia
akan Yes rekomendasinya sedangkan kalau
Sunny dia akan no untuk rekomendasinya
nah sedangkan yang nah ini masih ada
satu atribut lagi enggak diturunkan
yaitu winding nah di mana Windy ini ada
dua volt sama true ketika volt maka Yes
ketika Terlupakan no Nah dari bentuk
pohon yang ada di sini bisa diperhatikan
bahwa algoritma c45 ini adalah membuat
suatu klasifikasi dengan menghasilkan
sebuah pola-polanya bisa digunakan untuk
prediksi Bagaimana cara kita menentukan
prediksi Nah kalau disitu terlihat jelas
misalkan kalau Hymne dirinya normal
pasti bermain tenis rekomendasinya itu
prediksi Oke kemudian kalau dia hidupnya
masih haid maka akan dilihat lagi
atribut berikutnya
Hai terus sampai dengan dia menuju ke
rantingnya Nah inilah yang dinamakan
Pola atau pengetahuan yang dihasilkan
dari suatu algoritma kemudian bisa
bersifat prediktif
Hai baik untuk sesi penjelasan terkait
tentang algoritma c45 untuk algoritma
klasifikasi saya cukupkan sekian kita
akan lanjutkan lagi ke algoritma yang
berikutnya terima kasih
yup
浏览更多相关视频
All Major Data Mining Techniques Explained With Examples
Machine Learning Tutorial Python - 9 Decision Tree
Neighbour Joining
Deep Learning(CS7015): Lec 2.5 Perceptron Learning Algorithm
Algorithm Design | Network Flow | Ford-Fulkerson Algorithm | MAXIMAL FLOW PROBLEM | MAX FLOW PROBLEM
What is Data Mining?
5.0 / 5 (0 votes)