Ensemble: Algoritma Data Science untuk Tingkatkan Akurasi Model

Dalam bidang data science, akurasi model adalah segalanya. Bayangkan ketika kita mempunyai data besar yang kompleks, penuh dengan pola-pola tak terduga. Model yang sederhana sering kali tidak cukup untuk menangkap semua pola tersebut, dan hasilnya bisa meleset.

Di sinilah algoritma ensemble hadir sebagai solusi, membentuk semacam “tim super” dari beberapa model yang bekerja bersama untuk menghasilkan prediksi yang lebih akurat.

Jadi, apa sebenarnya algoritma ensemble ini, dan bagaimana ia bisa membantu kita mencapai akurasi yang lebih baik? Mari kita kupas lebih dalam melalui pembahasan berikut ini!

1. Apa Itu Algoritma Ensemble?

Algoritma ensemble merupakan sebuah teknik yang menggabungkan beberapa model sederhana untuk membentuk satu model prediksi yang lebih kuat. Bayangkan ini seperti ketika kita meminta pendapat beberapa teman untuk menentukan sebuah keputusan penting.

Satu teman mungkin bisa memberikan ide yang menarik, tetapi mengumpulkan lebih banyak pendapat bisa membantu kita mendapatkan pandangan yang lebih lengkap dan mengurangi resiko membuat keputusan buruk. Begitu pula dalam data science.

Dengan menggabungkan model-model yang berbeda, kita bisa “menyeimbangkan” kelemahan satu model dengan kekuatan model lainnya, menciptakan hasil yang lebih akurat.

Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!

2. Kenapa Algoritma Ensemble Penting?

Algoritma ensemble menjadi penting karena mampu meningkatkan akurasi dan presisi dalam prediksi. Metode ini membantu mengatasi masalah bias dan variansi yang sering muncul pada model tunggal.

Misalnya, sebuah model sederhana cenderung memiliki bias tinggi atau generalisasi yang kurang baik, sementara model yang lebih kompleks bisa mengalami overfitting, yaitu ketika model terlalu cocok dengan data pelatihan dan performanya menurun pada data baru. Ensemble memungkinkan kita menggabungkan beberapa model sehingga bisa menghasilkan prediksi yang lebih stabil dan akurat.

Selain itu, algoritma ensemble juga sangat adaptif dalam berbagai skenario. Ini berarti metode ini cocok digunakan pada data yang sangat beragam, misalnya data dengan pola yang sulit ditangkap atau data besar dengan variabilitas yang tinggi.

Karena fleksibilitas ini, ensemble sangat populer dalam kompetisi data science, seperti di platform Kaggle, karena mereka mampu memberikan keunggulan dalam prediksi.

3. Jenis-Jenis Algoritma Ensemble yang Populer

Seiring perkembangannya, algoritma data science ensemble juga memiliki beberapa jenis sesuai fokus kegunaannya masing-masing. Berikut beberapa diantaranya:

• Bagging atau Bootstrap Aggregating

  Salah satu jenis ensemble yang populer adalah Bagging atau Bootstrap Aggregating. Bagging bekerja dengan membuat beberapa versi dari data pelatihan asli melalui teknik sampling. Setiap model dilatih pada subset data yang berbeda, dan hasil prediksi akhir adalah rata-rata dari semua model.

  Contoh paling terkenal dari metode ini adalah Random Forest, yang sangat sering digunakan dalam tugas klasifikasi dan regresi. Model ini menciptakan beberapa decision trees dari data yang telah di sampling, dan hasil akhirnya didasarkan pada mayoritas keputusan dari semua pohon tersebut.

• Boosting

  Selain Bagging, ada metode Boosting, yang bekerja dengan pendekatan sedikit berbeda. Boosting berfokus pada model yang belajar dari kesalahan model sebelumnya. Model pertama mungkin membuat kesalahan pada beberapa titik data; model kedua kemudian dilatih untuk memperbaiki kesalahan ini, dan seterusnya.

  Metode ini sangat efektif untuk mengurangi kesalahan dalam prediksi, karena tiap model secara berurutan memperbaiki kelemahan model sebelumnya. Beberapa contoh Boosting yang populer adalah AdaBoost, Gradient Boosting, dan XGBoost, yang sering muncul dalam kompetisi data science karena kemampuannya menangkap pola yang sulit.

• Stacking

  Stacking adalah jenis ensemble lainnya yang menggabungkan model-model berbeda pada level yang berbeda pula. Dalam Stacking, kita menggunakan beberapa model di level pertama, dan kemudian hasil prediksi mereka digabungkan oleh model lain di level berikutnya.

  Metode ini efektif ketika kita ingin menggunakan kekuatan dari model yang berbeda, seperti menggabungkan decision trees, regresi logistik, dan jaringan syaraf buatan sekaligus. Hasil akhirnya menjadi lebih kuat karena didasarkan pada kombinasi prediksi dari berbagai tipe model.

3. Kapan Menggunakan Algoritma Ensemble?

Tidak semua situasi menuntut penggunaan algoritma ensemble. Jika kita bekerja dengan dataset yang kecil dan sederhana, mungkin sebuah model sederhana sudah cukup untuk memberikan hasil yang baik.

Ensemble cenderung lebih bermanfaat ketika kita memiliki dataset besar atau kompleks, atau ketika akurasi adalah prioritas utama, seperti dalam prediksi medis atau keuangan. Jika kita sering menghadapi data yang memiliki pola rumit atau data yang sangat besar dengan banyak variabel, menggunakan ensemble dapat memberi hasil yang jauh lebih memuaskan dibandingkan model tunggal.

4. Contoh Implementasi Algoritma Ensemble

Mencoba algoritma ensemble, salah satu cara termudah yang bisa dilakukan adalah dengan menggunakan Random Forest di Python dengan pustaka scikit-learn. Dalam beberapa baris kode, kita bisa membuat model Random Forest yang memanfaatkan bagging untuk klasifikasi atau regresi.

Caranya cukup mudah, kita hanya perlu menyiapkan dataset dan membuat instance dari Random Forest Classifier atau Random Forest Regressor. Kemudian, latih model dengan data yang tersedia, dan kita bisa langsung melihat peningkatan akurasi pada hasil prediksi dibandingkan dengan model tunggal.

Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

5. Tantangan dalam Penggunaan Algoritma Ensemble

Meski algoritma ensemble menawarkan banyak keunggulan, ada beberapa tantangan yang perlu diperhatikan. Salah satu kendala utama adalah kompleksitas dan waktu proses. Model ensemble, terutama yang melibatkan banyak model dasar, membutuhkan sumber daya komputasi yang besar dan bisa memakan waktu lebih lama untuk dilatih dan diuji. Hal ini bisa menjadi kendala jika kita bekerja dengan data yang sangat besar atau memiliki keterbatasan perangkat keras.

Tantangan lainnya adalah risiko overfitting yang tetap ada, terutama jika model ensemble terlalu kompleks. Meskipun ensemble cenderung mengurangi overfitting dibandingkan model tunggal, kombinasi model yang terlalu banyak atau terlalu rumit tetap bisa membuat model “terlalu cocok” dengan data pelatihan, sehingga performanya menurun pada data yang baru.

Penting untuk melakukan evaluasi model dengan hati-hati dan menggunakan metode validasi yang tepat agar model ensemble tidak terlalu kompleks.

Tertarik untuk menjadi profesional dalam bidang data science di era yang serba canggih ini, serta mengembangkan portofolio data yang outstanding untuk jenjang karir yang lebih cemerlang? Yuk, segera Sign Up ke DQLab!

Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data.

Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari