Jelaskan mengapa pohon keputusan mungkin lebih baik daripada model linier untuk permasalahan tertentu.
Pohon keputusan dan model linier merupakan metode populer untuk memecahkan masalah klasifikasi dan regresi. Namun, ada skenario tertentu di mana pohon keputusan mungkin lebih cocok dibandingkan model linier. Berikut beberapa alasannya:

1. Non-linearitas: Pohon keputusan dapat memodelkan hubungan non-linear antara fitur masukan dan variabel target. Sebaliknya, model linier mengasumsikan hubungan linier antara fitur masukan dan variabel target. Artinya, pohon keputusan dapat menangkap pola kompleks dalam data dengan lebih baik yang mungkin terlewatkan oleh model linier.

2. Interpretabilitas: Pohon keputusan lebih dapat diinterpretasikan dibandingkan model linier. Pohon keputusan dapat dengan mudah divisualisasikan, dan pohon yang dihasilkan dapat dengan mudah dijelaskan kepada audiens non-teknis. Sebaliknya, model linier bisa lebih sulit untuk diinterpretasikan, terutama ketika berhadapan dengan kumpulan data berdimensi tinggi.

3. Kekokohan: Pohon keputusan lebih tahan terhadap data outlier dan noise dibandingkan model linier. Hal ini karena pohon keputusan dapat menangani data yang memiliki ketidakteraturan dan outlier dengan membagi data menjadi beberapa wilayah berdasarkan fitur masukan. Sebaliknya, model linier sensitif terhadap outlier dan dapat terganggu oleh kehadirannya.

4. Pentingnya Fitur: Pohon keputusan dapat membantu mengidentifikasi fitur masukan mana yang penting untuk membuat prediksi. Hal ini karena struktur pohon secara alami menyoroti fitur-fitur yang paling penting, karena fitur-fitur tersebut digunakan di tingkat atas pohon. Sebaliknya, model linier mungkin tidak dapat mengidentifikasi fitur mana yang paling penting, terutama jika terdapat interaksi kompleks antara fitur masukan.

Tentu saja, ada juga skenario di mana model linier mungkin lebih cocok daripada pohon keputusan, seperti ketika hubungan antara fitur masukan dan variabel target benar-benar linier, atau ketika berhadapan dengan data berdimensi tinggi. Pada akhirnya, pilihan antara pohon keputusan dan model linier akan bergantung pada masalah spesifik yang dihadapi dan karakteristik data.