PROMO GEMPAR DUAR.DUAR DISKON 98%
Belajar Data Science Bersertifikat, 6 Bulan hanya 100K!
0 Hari 13 Jam 53 Menit 57 Detik

Cara Ensemble Learning Atasi Overfitting di Machine Learning

Belajar Data Science di Rumah 13-Januari-2025
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-senin-07-2025-01-14-193551_x_Thumbnail800.jpg

Mengembangkan model machine learning yang dapat memprediksi secara akurat sekaligus bertahan dalam berbagai kondisi data bukanlah hal yang mudah. Salah satu tantangan utamanya yaitu overfitting. Ini merupakan kondisi ketika model terlalu fokus pada data pelatihan hingga kehilangan kemampuan untuk menangkap pola umum. Akibatnya, performa model pada data baru menjadi tidak optimal.


Untuk menjawab masalah ini, pendekatan ensemble learning telah terbukti efektif. Dengan menggabungkan kekuatan dari beberapa model, teknik ini mampu meningkatkan akurasi prediksi sekaligus mengurangi risiko overfitting. Artikel ini akan membahas bagaimana ensemble learning bekerja, termasuk metode populer seperti bagging, boosting, dan stacking, serta bagaimana pendekatan ini membantu menciptakan model yang lebih andal dan generalisasi.


1. Apa itu Overfitting dalam Machine Learning?

Overfitting dalam machine learning terjadi ketika model terlalu menyesuaikan diri dengan data pelatihan hingga menangkap pola atau noise yang tidak relevan. Akibatnya, model memiliki performa yang sangat baik pada data pelatihan tetapi gagal membuat prediksi yang akurat pada data baru atau data uji.


Overfitting sering muncul ketika model terlalu kompleks, memiliki terlalu banyak parameter, atau data pelatihan yang digunakan terlalu sedikit. Tapi tenang, hal ini dapat diatasi melalui metode seperti regularisasi, penggunaan data lebih banyak, cross-validation, atau teknik ensemble learning yang menggabungkan prediksi dari beberapa model untuk meningkatkan generalisasi dan mengurangi risiko kesalahan.


Baca juga: Apa Itu Machine Learning dan Bagaimana Cara Kerjanya?


2. Peran Ensemble Learning dalam Machine Learning

Ensemble Learning adalah teknik dalam machine learning yang menggabungkan prediksi dari beberapa model untuk menghasilkan hasil yang lebih akurat dan andal dibandingkan dengan model tunggal. Prinsip utamanya adalah memanfaatkan kekuatan berbagai model untuk saling melengkapi kelemahan masing-masing. Dengan cara ini, ensemble learning membantu mengurangi kesalahan bias, variansi, dan meningkatkan generalisasi model.


3. Jenis-Jenis Ensemble Learning

Terdapat beberapa metode utama dalam ensemble learning, yaitu bagging, boosting, dan stacking, yang masing-masing memiliki pendekatan unik untuk mengolah data dan menggabungkan model. Setiap metode ini dirancang untuk mengatasi kelemahan model individu dan menghasilkan model yang lebih kuat dan generalisasi yang lebih baik.

a. Bagging (Bootstrap Aggregating)

Teknik ensemble learning bagging bekerja dengan membuat beberapa model independen dari subset data pelatihan yang diambil secara acak dengan penggantian (bootstrapping). Hasil prediksi dari setiap model kemudian digabungkan, melalui rata-rata untuk regresi atau voting mayoritas untuk klasifikasi.

Pendekatan ini membantu mengurangi variansi model, sehingga mencegah overfitting. Contoh populer dari metode ini adalah Random Forest, di mana beberapa pohon keputusan digabungkan untuk menghasilkan hasil yang lebih stabil dan akurat.


b. Boosting

Boosting adalah teknik ensemble yang membangun model secara bertahap. Artinya, setiap model baru fokus memperbaiki kesalahan dari model sebelumnya. Metode ini menekankan pada data yang sulit diprediksi oleh model sebelumnya, memberikan bobot lebih besar pada data tersebut.

Contoh algoritma boosting termasuk AdaBoost, Gradient Boosting, dan XGBoost. Boosting efektif dalam meningkatkan akurasi model, tetapi memerlukan perhatian ekstra untuk menghindari overfitting, terutama pada data kecil atau model yang terlalu kompleks.


c. Stacking

Berikutnya ada stacking yang menggabungkan prediksi dari beberapa model berbeda menggunakan meta-model. Dalam pendekatan ini, hasil prediksi dari model individu (seperti regresi linier, pohon keputusan, atau SVM) digunakan sebagai input untuk meta-model, yang kemudian membuat prediksi akhir.

Keunggulan stacking adalah mampu memanfaatkan kekuatan berbagai jenis algoritma, meningkatkan generalisasi. Stacking sering digunakan dalam kompetisi data science karena fleksibilitasnya dalam menggabungkan model yang berbeda-beda.


Baca juga: Konsep Machine Learning untuk Data Scientist Pemula


4. Kelebihan dan Kekurangan Ensemble Learning

Ensemble learning memiliki sejumlah kelebihan yang membuatnya menjadi pendekatan populer dalam machine learning. Salah satunya adalah mampu untuk meningkatkan akurasi dan generalisasi model dengan menggabungkan prediksi dari beberapa model. Teknik ini juga efektif dalam mengurangi variansi dan bias model, sehingga cocok untuk data dengan pola yang kompleks.


Namun, ensemble learning juga memiliki beberapa kekurangan. Proses pelatihan dan prediksi seringkali memerlukan lebih banyak waktu dan sumber daya komputasi dibandingkan model tunggal, terutama jika menggunakan metode yang kompleks seperti boosting atau stacking.


Selain itu, interpretasi hasil model menjadi lebih sulit karena kompleksitas yang bertambah dari kombinasi beberapa model. Jika tidak dirancang dengan hati-hati, ensemble yang terlalu kompleks juga dapat meningkatkan risiko overfitting, meskipun salah satu tujuan utamanya adalah untuk mengatasinya.


Ada banyak teknik yang diterapkan untuk memaksimalkan kinerja machine learning. Tapi tentunya diperlukan pemahaman dasar yang kuat terlebih dahulu agar pemilihan teknik nantinya justru tidak memperburuk kualitas machine learning.


DQLab hadir untuk membantu kalian belajar tentang machine learning, sekalipun jika masih pemula dan belum familiar dengan teknologi tersebut. Program bootcamp Machine Learning dan AI dirancang untuk membantu kalian mempelajari teknologi ini secara mendalam. Dengan pendekatan yang interaktif dan praktis, DQLab mempersiapkan kalian untuk memanfaatkan machine learning untuk pengembangan karier maupun eksplorasi kebutuhan lainnya.


DQLab juga mengintegrasikan modul dan ChatGPT, sehingga membantu kalian untuk belajar secara mandiri. Manfaat yang diberikan diantaranya:

  • 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


Jangan lewatkan kesempatan untuk meningkatkan keterampilan kalian dalam perkembangan digital dan pemanfaatan AI di era sekarang. Segera Sign Up dan persiapkan diri untuk mahir memanfaatkan AI dan menjadi praktisi data yang andal.

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login