Grid Search vs Random Search Algoritma Data Science

Dalam dunia data science, optimasi hyperparameter merupakan salah satu cara untuk meningkatkan kinerja model machine learning. Istilah hyperparameter mungkin jarang kamu dengar sebelumnya. Hyperparameter merupakan parameter yang nilainya ditentukan sebelum proses pelatihan model dimulai dan tidak dapat dipelajari dari data selama pelatihan. Adapun dua metode populer dalam data science yang digunakan untuk optimasi hyperparameter adalah Grid Search dan Random Search.

Dengan mengoptimalkan hyperparameter secara efektif, kita dapat memaksimalkan kinerja model machine learning, mengurangi risiko overfitting, dan meningkatkan generalisasi model terhadap data baru. Ini adalah langkah penting dalam pipeline data science yang sering kali membedakan model biasa dari model yang sangat performa.

Artikel ini akan membandingkan kedua metode yang kerap digunakan dalam data science, membahas kelebihan dan kekurangan, serta memberikan informasi soal kapan menggunakan keduanya. Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!

1. Pengertian Grid Search

Grid Search adalah metode sistematis untuk mencari kombinasi optimal dari hyperparameter. Dalam Grid Search, kita menentukan beberapa set nilai untuk setiap hyperparameter, kemudian algoritma akan mengevaluasi semua kombinasi yang mungkin dari set nilai tersebut.

Contoh:

Misalnya, jika kita ingin mengoptimalkan dua hyperparameter untuk model SVM: C dan gamma, dan kita menetapkan:

C = [0.1, 1, 10]

gamma = [0.01, 0.1, 1]

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

2. Pengertian Random Search

Random Search adalah metode optimasi hyperparameter di mana nilai-nilai hyperparameter diambil secara acak dari suatu distribusi tertentu. Alih-alih mengevaluasi setiap kombinasi yang mungkin, Random Search memilih titik secara acak dan mengevaluasinya.

Contoh:

Dengan menggunakan contoh yang sama, jika kita menggunakan Random Search dengan 9 percobaan, kita mungkin memilih nilai-nilai seperti:

C = 0.1, gamma = 0.1

C = 10, gamma = 1

C = 1, gamma = 0.01

Dan 6 kombinasi acak lainnya.

3. Kelebihan Grid Search

Grid Search memiliki kelebihan yaitu dapat mengevaluasi setiap kombinasi dari hyperparameter yang telah ditentukan sehingga memastikan bahwa semua kemungkinan telah diperiksa. Ini memberikan keyakinan bahwa kita telah menemukan kombinasi terbaik dalam ruang pencarian yang ditentukan.

Selain itu, Implementasi Grid Search sangat sederhana dan intuitif, menjadikannya mudah digunakan bahkan oleh praktisi data science pemula. Struktur dan prosesnya yang jelas membantu dalam memahami bagaimana setiap kombinasi hyperparameter berpengaruh terhadap kinerja model.

4. Kelebihan Random Search

Sementara, Random Search menawarkan pendekatan yang lebih fleksibel dan sering kali lebih efisien dibandingkan dengan Grid Search. Dalam Random Search, alih-alih mencoba setiap kombinasi yang mungkin dalam ruang hyperparameter, algoritma ini memilih beberapa kombinasi secara acak dari distribusi hyperparameter yang telah ditentukan.

Hal ini memungkinkan Random Search untuk menjelajahi ruang pencarian yang lebih luas dengan waktu yang lebih singkat, terutama ketika jumlah hyperparameter dan ruang pencarian sangat besar.

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

5. Kapan Menggunakan Grid Search dan Random Search

Bicara soal Grid Search dan Random Search, kira-kira kapan menggunakan salah satu di antaranya? Pilihan antara Grid Search dan Random Search biasanya didasarkan pada beberapa faktor seperti ukuran ruang hyperparameter, sumber daya komputasi yang tersedia, dan tujuan spesifik dari optimasi tersebut. Agar lebih jelas, kamu bisa cek contoh kasusnya lewat ilustrasi berikut:

Misalkan kamu memiliki model logistic regression dan hanya ada dua hyperparameter utama yang perlu dioptimalkan: C dan penalty. Dengan ruang pencarian yang terbatas seperti C dalam {0.01, 0.1, 1, 10} dan penalty dalam {‘l1’, ‘l2’}, Grid Search akan efektif karena dapat mengevaluasi setiap kombinasi dalam waktu yang wajar.

Di sisi lain, jika kamu sedang mengoptimalkan model neural network yang kompleks dengan banyak hyperparameter seperti jumlah lapisan, jumlah neuron di setiap lapisan, learning rate, dan dropout rate, Random Search akan lebih efisien. Ruang pencariannya luas dan tidak terstruktur, sehingga Random Search dapat membantu menjelajahi banyak kombinasi dalam waktu yang lebih singkat dan dengan penggunaan sumber daya yang lebih efisien.

Apapun itu, baik Grid Search maupun Random Search memiliki tempatnya dalam optimasi hyperparameter. Grid Search memberikan metode komprehensif untuk menemukan kombinasi optimal dengan biaya komputasi yang lebih tinggi, sementara Random Search memberikan pendekatan yang lebih cepat dan efisien dengan kemungkinan menemukan solusi yang cukup baik.

Memahami kapan dan bagaimana menggunakan kedua metode ini akan sangat membantu dalam meningkatkan kinerja model machine learning yang kamu bangun secara efisien.

Apakah kamu pemula dan ingin belajar algoritma data science? Jangan khawatir jika kamu pemula yang tidak memiliki background STEM karena gelar bukan halangan untuk menguasai ilmu data scientist agar bisa berkarir di industri 4.0. Buruan gabung bersama DQLab dengan Sign Up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab:

• Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

• Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

• Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!

Penulis: Reyvan Maulid