Mengenal Ensemble Methods dalam Metode Machine Learning

Dalam membuat model machine learning yang mutakhir tentunya dibutuhkan sistem yang bisa melatih model tersebut dengan data yang besar dan beragam, serta memiliki kemampuan untuk mengevaluasi dan mengoptimalkan kinerja model secara efisien. Selain itu, diperlukan juga infrastruktur komputasi yang kuat, algoritma yang canggih, dan pemahaman yang mendalam tentang domain masalah yang ingin diselesaikan. Semua ini merupakan bagian dari proses yang kompleks dalam menciptakan model machine learning yang mampu memberikan hasil yang akurat dan dapat diandalkan.

Dalam dunia machine learning, menciptakan model yang dapat memberikan prediksi yang akurat dan dapat diandalkan sering kali merupakan tujuan utama. Salah satu cara untuk mencapai tujuan tersebut adalah dengan menggunakan ensemble methods. Ensemble methods adalah pendekatan yang kuat dalam machine learning yang menggabungkan beberapa model untuk meningkatkan kinerja prediksi secara keseluruhan.

Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi konsep, jenis, dan manfaat dari ensemble methods dalam metode machine learning. Simak yuk sahabat DQLab!

1. Konsep Dasar Ensemble Methods

Ensemble methods adalah teknik dalam machine learning yang menggabungkan prediksi dari beberapa model yang berbeda untuk meningkatkan kinerja prediksi secara keseluruhan. Ide dasarnya adalah bahwa dengan menggabungkan hasil dari beberapa model yang mungkin memiliki kelemahan dan kelebihan yang berbeda, kita dapat menciptakan model yang lebih kuat daripada model tunggal. 

Sumber Gambar: Corporate Finance Institute

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

2. Pembeda Ensemble Methods dengan Metode Machine Learning Lain

Ensemble Methods memiliki perbedaan kunci dengan metode Machine Learning lainnya, terutama dalam cara mereka menghasilkan prediksi. Berikut adalah beberapa perbedaan utama:

Gabungan Model: Ensemble Methods secara khusus fokus pada gabungan atau penggabungan hasil dari beberapa model Machine Learning yang berbeda. Ini berbeda dari metode Machine Learning lainnya yang mungkin hanya menggunakan satu model atau algoritma tertentu.

Kinerja yang Lebih Baik: Ensemble Methods sering kali menghasilkan kinerja yang lebih baik daripada model tunggal, terutama saat dihadapkan pada dataset yang kompleks dan beragam. Ini karena mereka dapat menangkap berbagai pola dan struktur data yang mungkin tidak dapat ditangkap oleh satu model tunggal.

Reduksi Varians: Salah satu keuntungan utama dari Ensemble Methods adalah kemampuannya untuk mengurangi varians (ketidakstabilan) dari model prediktif. Dengan menggabungkan hasil dari beberapa model, Ensemble Methods dapat mengurangi dampak dari kesalahan prediksi individual dan menghasilkan prediksi yang lebih konsisten.

3. Jenis-Jenis Ensemble Methods

Ada beberapa jenis Ensemble Methods yang umum digunakan dalam praktik Machine Learning:

Sumber Gambar: V7 Labs

Bagging (Bootstrap Aggregating): Bagging melibatkan pelatihan beberapa model pada subset acak dari data pelatihan. Setiap model dihasilkan dengan menggunakan bagian yang berbeda dari data pelatihan. Prediksi dari semua model tersebut kemudian digabungkan (biasanya dengan melakukan average) untuk menghasilkan prediksi akhir. Contoh populer dari Bagging adalah Random Forest.

Boosting: Berbeda dengan Bagging, Boosting melibatkan pelatihan beberapa model secara berurutan. Setiap model berusaha memperbaiki kesalahan prediksi model sebelumnya. Seiring berjalannya waktu, model-model ini menjadi semakin fokus pada sampel yang sulit diprediksi, yang pada akhirnya menghasilkan prediksi yang lebih baik secara keseluruhan. Contoh terkenal dari Boosting adalah Gradient Boosting Machines (GBM) dan XGBoost.

Stacking (Stacked Generalization): Stacking melibatkan penggunaan beberapa model sebagai "meta-model" yang digunakan untuk menggabungkan prediksi dari model-model dasar. Prediksi dari model-model dasar ini kemudian dijadikan fitur tambahan untuk model agregasi yang lebih tinggi. Stacking seringkali memerlukan validasi silang untuk menghindari overfitting.

Voting: Voting merupakan teknik sederhana di mana beberapa model digunakan untuk membuat prediksi, dan prediksi tersebut kemudian digabungkan berdasarkan suara mayoritas atau dengan bobot tertentu. Jenis voting dapat bervariasi, seperti voting keras (hard voting) dan voting lembut (soft voting).

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Keunggulan Ensemble Methods

Ensemble Methods memiliki beberapa keunggulan yang membuatnya sangat populer dalam praktik Machine Learning:

Robust terhadap Outliers: Ensemble Methods sering kali lebih tahan terhadap pengaruh outliers atau data yang tidak biasa. Karena prediksi berasal dari beberapa model yang berbeda, dampak dari outliers pada prediksi keseluruhan dapat diimbangi oleh prediksi dari model-model lainnya.

Fleksibilitas: Ensemble Methods memiliki fleksibilitas yang tinggi dan dapat diterapkan pada berbagai jenis model Machine Learning, termasuk Decision Trees, Neural Networks, k-Nearest Neighbors, dan lain-lain. Mereka juga dapat digunakan untuk berbagai tugas Machine Learning, termasuk klasifikasi, regresi, dan deteksi anomali.

Mudah Diterapkan: Meskipun mungkin terdengar kompleks, Ensemble Methods sebenarnya cukup mudah diterapkan dalam praktik. Banyak pustaka dan kerangka kerja Machine Learning yang populer menyediakan implementasi Ensemble Methods yang sudah siap pakai, yang memungkinkan para praktisi Machine Learning untuk dengan mudah menerapkannya dalam proyek mereka.

Ensemble Methods merupakan alat yang kuat dalam toolbox Machine Learning yang dapat digunakan untuk meningkatkan kinerja dan keandalan model prediktif. Dengan menggabungkan kekuatan dari beberapa model yang berbeda, Ensemble Methods dapat membantu kita menghasilkan prediksi yang lebih akurat dan stabil, yang sangat berguna dalam berbagai aplikasi Machine Learning dari klasifikasi hingga regresi dan lainnya. 

Selain ensemble methods, ada lagi tipe machine learning lainnya yang bisa dieksplorasi praktisi data. Tipe machine learning lainnya juga punya peran yang sangat penting loh dalam kehidupan sehari-hari. Ingin mengenal lebih lanjut penerapannya? Kalian bisa pelajari di DQLab.

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 mengikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner!

Penulis: Reyvan Maulid