✨PROMO SPESIAL 11.11!
Belajar Data Bersertifikat 12 Bulan hanya 170K!
0 Hari 2 Jam 7 Menit 47 Detik

Cara Kerja Machine Learning pada Evaluasi & Validasi Model

Belajar Data Science di Rumah 24-Oktober-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-senin-07-2024-10-27-121956_x_Thumbnail800.jpg

Machine Learning adalah salah satu bagian dari Artificial Intelligence, dimana teknologi ini memungkinkan komputer untuk bisa membuat keputusannya sendiri dengan mengikuti pola pikir manusia setelah melalui proses pembelajaran terlebih dahulu. Cara kerja Machine Learning melibatkan beberapa tahapan, seperti pengumpulan dan persiapan data, pemilihan algoritma dan pelatihan model, evaluasi model, serta penerapan dan update model.


Evaluasi dan validasi model merupakan salah satu langkah penting dalam pengembangan Machine Learning. Setelah model dilatih dengan data, tahapan evaluasi ini bertujuan untuk mengukur kinerja model dan memastikan bahwa model mampu generalisasi dengan baik pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya. Dalam artikel ini akan dibahas beberapa hal penting dalam proses evaluasi dan validasi model Machine Learning, yuk simak pembahasannya!


1. Pembagian Data: Training, Validation, dan Test Set

Tahapan awal dalam evaluasi model adalah memisahkan dataset menjadi beberapa bagian. Biasanya, dataset ini bisa dibagi menjadi:

  • Training set digunakan untuk melatih model.

  • Validation set berguna selama proses training untuk menguji kinerja model pada data yang tidak digunakan dalam training, dan membantu dalam tuning hyperparameter.

  • Test set baru digunakan setelah pelatihan untuk menguji kinerja akhir model, dan memastikan bahwa model bekerja baik pada data baru.


Tujuan dari pembagian data ini adalah untuk menghindari overfitting, yaitu kondisi di mana model hanya bekerja dengan baik pada data training tetapi tidak dapat menggeneralisasi ke data baru. Dengan test set, kita bisa mengukur seberapa baik model mampu menangani situasi dunia nyata.


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


2. Metrik Evaluasi Kinerja

Setelah model diuji pada test set, kita bisa mengukur kinerja model dengan memanfaatkan beberapa metrik evaluasi. Metrik yang dipilih tergantung pada jenis masalah yang dihadapi, apakah itu klasifikasi atau regresi. Ini adalah contoh beberapa metrik evaluasi yang umum digunakan:

  • Akurasi berperan penting dalam masalah klasifikasi, dimana digunakan untuk mengukur persentase prediksi yang benar.

  • Precision dan Recall digunakan untuk mengukur ketepatan prediksi (precision) dan kelengkapan dalam mendeteksi kelas positif (recall). Metrik ini menjadi penting jika dataset tidak seimbang.

  • F1-Score merupakan kombinasi dari precision dan recall yang memberikan keseimbangan antara keduanya.

  • Mean Squared Error (MSE) atau Root Mean Squared Error (RMSE) dapat digunakan dalam regresi untuk mengukur rata-rata kesalahan prediksi dibandingkan dengan nilai yang sebenarnya.


Pemilihan metrik yang tepat menjadi sangat penting karena setiap metrik memberikan insight yang berbeda tentang performa model.


3. Cross-Validation

Cross-validation merupakan salah satu teknik penting dalam mengevaluasi model secara lebih komprehensif. Teknik yang paling umum adalah k-fold cross-validation, dimana dataset dibagi menjadi k subset atau “folds”. Lalu model dilatih pada k-1 fold dan diuji pada fold yang tersisa. Proses ini akan terus diulang sebanyak folds yang ada (k kali), sehingga setiap fold digunakan sebagai data uji satu kali.


Kelebihan cross-validation adalah bisa memastikan bahwa model tidak hanya bekerja dengan baik pada subset tertentu dari data, tetapi pada seluruh dataset secara umum. Teknik ini sangat berguna ketika kita menggunakan dataset kecil, karena membantu dalam memanfaarkan data secara lebih efisien.


4. Hyperparameter Tuning

Evaluasi dan validasi model juga digunakan untuk melakukan hyperparameter tuning. Hyperparameter adalah keadaan dimana parameter yang tidak dipelajari dari data tetapi diatur sebelum training model, seperti jumlah pohon dalam Random Forest atau tingkat pembelajaran (learning rate) dalam Neural Networks.


Tuning hyperparameter dilakukan untuk menemukan konfigurasi yang bisa menghasilkan kinerja terbaik. Beberapa teknik untuk melakukan tuning hyperparameter seperti:

  • Grid Search adalah metode pencarian ekshaustif pada seluruh ruang parameter yang telah ditentukan sebelumnya.

  • Random Search merupakan metode pencarian yang memilih nilai hyperparameter secara random dari ruang parameter.

  • Bayesian Optimization, metode ini akan mencari hyperparameter terbaik secara lebih efisien dengan menggunakan model probabilistik.


Validasi dilakukan pada validation set selama proses tuning ini, dan test set hanya digunakan pada akhir proses untuk memberikan penilaian yang benar-benar independen.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


Evaluasi dan validasi model Machine Learning merupakan salah satu tahapan penting untuk memastikan model yang dihasilkan dapat berfungsi baik pada data baru. Tahapan ini akan membantu kita untuk memastikan bahwa model machine Learning dapat menggeneralisasi dengan baik dan bekerja secara optimal dalam berbagai kondisi.


Tertarik dengan Machine Learning? Kita bisa memulai dengan  mempelajari Machine Learning di DQLab. Selain modul pembelajaran, kita juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner yang diadakan oleh DQLab.


DQLab merupakan platform belajar online dengan fokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI). Platform ini telah menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Selain itu, materi yang ada di DQLab telah dibuat menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.  


Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst!


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login