Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

5 Hal Menarik Lasso Regression Model Machine Learning

Belajar Data Science di Rumah 16-April-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/longtail-selasa-07-2024-04-16-203239_x_Thumbnail800.jpg

Machine learning menawarkan berbagai model yang bisa diaplikasikan bagi praktisi data untuk melakukan analisis, prediksi, dan pengambilan keputusan yang lebih akurat dan efisien. Dengan memanfaatkan berbagai algoritma dan teknik yang tersedia, praktisi data dapat mengembangkan solusi yang sesuai dengan kebutuhan spesifik dari permasalahan yang mereka hadapi.


Selain itu, machine learning juga memungkinkan otomatisasi proses-proses yang repetitif dan kompleks, menghasilkan waktu yang lebih efisien dan memungkinkan fokus yang lebih besar pada pemahaman terhadap pola-pola data yang relevan. Salah satu model machine learning yang acapkali diterapkan dalam analisis regresi adalah Lasso Regression. Konon, Lasso Regression telah terbukti efektif dalam menangani masalah regresi dengan variabel yang lebih banyak.


Lasso Regression adalah salah satu algoritma regresi yang sangat berguna dalam menangani kasus di mana terdapat banyak fitur, namun hanya sebagian kecil dari fitur tersebut yang sebenarnya berkontribusi terhadap prediksi yang akurat. Dengan memfokuskan perhatian pada fitur-fitur yang paling relevan dan mengabaikan yang tidak penting, Lasso Regression memungkinkan kita untuk membangun model yang lebih sederhana dan interpretable.


Dengan memilih model yang tepat, seperti Lasso Regression dalam kasus regresi, dan mengatur parameter-parameter dengan bijak, praktisi data dapat memaksimalkan nilai dari analisis data mereka, memberikan wawasan yang bernilai dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih cerdas. Memang untuk model machine learning jenis ini, tentunya tidak banyak orang yang tahu.


Namun, artikel ini mencoba untuk mengungkap fakta menarik dari Lasso Regression sebagai salah satu model machine learning yang biasa dipakai untuk analisis regresi. Simak artikelnya sampai habis yuk sahabat DQLab!


1. Pendekatan Regresi yang Menggunakan Regularisasi

Lasso Regression atau yang lebih dikenal dengan Least Absolute Shrinkage and Selection Operator adalah pendekatan regresi yang menggunakan regularisasi L1. Dalam konteks machine learning, regularisasi L1 mengacu pada penambahan jumlah nilai absolut dari koefisien sebagai bagian dari fungsi biaya yang dioptimalkan selama pelatihan model.


Dengan kata lain, regularisasi L1 memberikan tekanan pada nilai koefisien untuk mendekati nol, yang secara efektif menghasilkan model yang lebih sederhana dengan fokus pada fitur-fitur yang paling relevan. Hal ini berbeda dengan pendekatan regresi lainnya seperti Ridge Regression, yang menggunakan regularisasi L2 dan cenderung mengurangi nilai koefisien tanpa mendekatinya ke nol. 

Machine Learning

Sumber Gambar: Linkedin


Salah satu keuntungan utama dari regularisasi L1 dalam Lasso Regression adalah kemampuannya untuk melakukan seleksi fitur secara otomatis, yang memungkinkan kita untuk mengidentifikasi dan menggunakan hanya fitur-fitur yang paling penting dalam proses pemodelan. Dengan demikian, Lasso Regression tidak hanya menawarkan prediksi yang akurat, tetapi juga memberikan interpretasi yang lebih baik terhadap faktor-faktor yang memengaruhi output yang diamati.


Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!


2. Mampu Melakukan Seleksi Variabel Secara Otomatis

Salah satu fitur menarik dari Lasso Regression adalah kemampuannya untuk melakukan seleksi variabel secara otomatis. Ini berarti bahwa Lasso Regression tidak memerlukan campur tangan manusia dalam menentukan variabel mana yang seharusnya dimasukkan ke dalam model dan mana yang seharusnya diabaikan. Sebaliknya, dengan menggunakan teknik regularisasi L1, Lasso Regression secara efektif dapat menetapkan beberapa koefisien variabel menjadi nol, yang berarti bahwa fitur-fitur tersebut dianggap tidak berpengaruh dalam memprediksi variabel target.


Hal ini tidak hanya meningkatkan efisiensi dan efektivitas model, tetapi juga menghasilkan model yang lebih sederhana dan lebih mudah diinterpretasikan. Dengan demikian, Lasso Regression menyediakan pendekatan yang otomatis dan efisien untuk memilih fitur, menghemat waktu dan upaya yang diperlukan untuk proses seleksi fitur secara manual.


3. Mampu Menangani Masalah Multikolinearitas pada Data

Dalam analisis regresi, multikolinearitas merupakan salah satu masalah yang sering dihadapi di mana dua atau lebih variabel independen dalam model memiliki korelasi tinggi, sehingga sulit untuk membedakan efek unik dari masing-masing variabel terhadap variabel dependen.


Dalam konteks Lasso Regression, multikolinearitas dapat mempengaruhi hasil model dengan cara yang berbeda-beda. Salah satu dampaknya adalah bahwa multikolinearitas dapat menyebabkan koefisien regresi menjadi tidak stabil atau memiliki nilai yang tidak bermakna secara statistik. 

Machine Learning

Sumber Gambar: Andrea Perlato


Namun, Lasso Regression memiliki mekanisme bawaan untuk menangani masalah multikolinearitas ini dengan memilih satu dari beberapa variabel yang berkorelasi tinggi dan menetapkan koefisien variabel lainnya ke nol. Dengan demikian, Lasso Regression dapat membantu mengatasi masalah multikolinearitas, memungkinkan kita untuk membangun model regresi yang lebih stabil dan dapat diinterpretasikan dengan lebih baik.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


4. Kelebihan Berbasis Sparsity

Sparsity adalah konsep di mana hanya sedikit koefisien dalam model yang tidak nol. Dalam konteks Lasso Regression, penalti L1 cenderung menghasilkan model dengan banyak koefisien nol, yang mengarah pada sparsity. Kelebihan berbasis sparsity ini memungkinkan model untuk lebih efisien dalam hal komputasi dan juga meningkatkan interpretabilitasnya. Dengan adanya banyak koefisien nol, model menjadi lebih sederhana dan mudah dipahami, karena hanya variabel yang memiliki kontribusi signifikan yang diikutsertakan dalam model. 


Hal ini memungkinkan para praktisi untuk dengan cepat mengidentifikasi faktor-faktor kunci yang mempengaruhi hasil prediksi, sehingga mempermudah proses pengambilan keputusan. Selain itu, sparsity juga berkontribusi pada efisiensi komputasi, karena model dengan lebih sedikit koefisien membutuhkan waktu komputasi yang lebih singkat untuk dilatih dan digunakan dalam prediksi.


Oleh karena itu, kelebihan berbasis sparsity dalam Lasso Regression tidak hanya meningkatkan interpretasi model, tetapi juga membuatnya menjadi pilihan yang menarik dalam situasi di mana efisiensi komputasi dan interpretabilitas menjadi faktor penting.


5. Fleksibilitas dalam Penyetelan Hyperparameter

Lasso Regression memiliki parameter hiper yang perlu ditetapkan sebelum pelatihan model, seperti alpha yang mengontrol kekuatan regularisasi. Nilai alpha yang lebih besar cenderung menghasilkan model dengan lebih sedikit fitur non-nol. Fleksibilitas dalam menyetel parameter ini memungkinkan pengguna untuk menyesuaikan model sesuai dengan kebutuhan spesifik mereka.


Selain parameter alpha, Lasso Regression juga memungkinkan pengguna untuk menyesuaikan toleransi untuk konvergensi (tol), yang merupakan parameter yang mengatur seberapa dekat koefisien harus mendekati nol sebelum iterasi berhenti. Selain itu, beberapa implementasi Lasso Regression juga menyediakan opsi untuk menyesuaikan metode penyelesaian optimasi, seperti menggunakan koordinat gradien atau metode optimasi yang lebih canggih seperti algoritma proximal gradient descent.


Ternyata pada machine learning ada banyak sekali model dan algoritma yang digunakan. Salah satunya adalah Lasso Regression. Dimana ya bisa belajar semua materi tersebut? Tenang, DQLab solusinya. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri.


Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun


Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan persiapkan diri untuk menguasai machine learning dengan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


Penulis: Reyvan Maulid



Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login