Data Kategorik vs Data Numerik pada Tipe Machine Learning
Dalam menyusun model machine learning, seorang praktisi data tentu harus memahami tipe data apa yang ingin digunakan agar dapat memilih metode pra-pemrosesan yang tepat serta algoritma yang paling sesuai. Pemahaman ini membantu menghindari kesalahan dalam interpretasi data dan memastikan bahwa setiap tipe data diperlakukan dengan cara yang mendukung performa mode.
Dalam machine learning, data memegang peran kunci dalam membentuk model dan menentukan performa prediksi. Berdasarkan jenisnya, data dapat dibagi menjadi dua kelompok utama: data kategorik dan data numerik. Keduanya memiliki karakteristik, cara pengolahan, dan penerapan yang berbeda dalam tipe machine learning.
Berikut adalah penjelasan mengenai perbedaan antara data kategorik dan data numerik dalam konteks machine learning. Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!
1. Pengertian Data Kategorik
Data kategorik adalah tipe data yang nilainya terbatas dan biasanya berbentuk kelompok atau kategori tertentu. Nilai-nilai dalam data ini tidak memiliki urutan atau hubungan matematis di antara satu sama lain. Contoh dari data kategorik termasuk:
Jenis Kelamin: Laki-laki, Perempuan
Warna: Merah, Biru, Hijau
Kota: Jakarta, Surabaya, Bandung
Terdapat dua sub-kategori dari data kategorik:
Nominal: Kategori tanpa urutan, seperti warna.
Ordinal: Kategori dengan urutan, seperti peringkat (1st, 2nd, 3rd).
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Pengertian Data Numerik
Data numerik adalah tipe data yang berbentuk angka dan memungkinkan operasi matematis seperti penjumlahan, pengurangan, dan lainnya. Data numerik dibagi menjadi dua jenis:
Diskrit: Data yang hanya dapat mengambil nilai tertentu, misalnya jumlah anak (1, 2, 3).
Kontinu: Data yang dapat mengambil nilai di setiap titik dalam rentang tertentu, seperti tinggi badan atau berat badan.
3. Perbedaan dalam Pengolahan pada Machine Learning
Pengolahan data kategorik dan data numerik dalam machine learning memerlukan teknik yang berbeda.
Data Kategorik: Model machine learning tidak dapat langsung mengolah data kategorik karena memerlukan nilai numerik. Oleh karena itu, data ini harus diubah menjadi bentuk numerik terlebih dahulu. Teknik populer yang digunakan antara lain:
One-Hot Encoding: Mengubah kategori menjadi vektor biner, di mana satu kategori diberi nilai 1 dan sisanya 0.
Label Encoding: Memberikan label numerik untuk setiap kategori. Namun, ini bisa menimbulkan masalah jika kategori dianggap memiliki urutan.
Data Numerik: Data numerik dapat langsung diolah oleh model machine learning karena sesuai dengan sifat matematis dari algoritma. Namun, sering kali diperlukan langkah pra-pemrosesan seperti normalisasi (misalnya, Min-Max Scaling) atau standarisasi (mengubah distribusi data menjadi distribusi normal).
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
4. Pemilihan Algoritma Berdasarkan Jenis Data
Algoritma machine learning tertentu lebih cocok untuk tipe data tertentu:
Algoritma untuk Data Kategorik: Decision Tree, Naive Bayes, dan Random Forest cenderung lebih efektif untuk data kategorik, terutama ketika data memerlukan pembuatan aturan berbasis keputusan.
Algoritma untuk Data Numerik: Algoritma seperti Linear Regression, Support Vector Machines (SVM), dan Neural Networks lebih sering digunakan untuk data numerik karena melibatkan operasi matematis.
Pemahaman perbedaan antara data kategorik dan data numerik sangat penting dalam machine learning karena mempengaruhi pemilihan algoritma, metode pra-pemrosesan, dan hasil model. Data kategorik membutuhkan konversi menjadi bentuk numerik, sedangkan data numerik dapat langsung digunakan oleh model. Mengelola kedua jenis data ini dengan benar merupakan kunci keberhasilan dalam pembuatan model prediktif yang akurat.
Ingin belajar machine learning tapi nggak bikin kepala pusing? Ya, DQLab jawabannya! 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 Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner!
Penulis: Reyvan Maulid