Mengenal Feature Selection dalam Azure Machine Learning
Dalam dunia machine learning, kualitas data adalah kunci kesuksesan model prediktif. Namun, tidak semua fitur (atau atribut) dalam dataset memiliki kontribusi yang sama terhadap kinerja model. Oleh karena itu, penting bagi praktisi data untuk melakukan seleksi fitur atau yang lebih dikenal dengan feature selection. Feature selection adalah proses mengidentifikasi subset fitur yang paling relevan dari sekumpulan fitur yang ada dalam dataset. Tujuannya adalah untuk meningkatkan kinerja model machine learning dengan mengurangi dimensi data, mengurangi overfitting, meningkatkan kecepatan pelatihan model, dan meningkatkan interpretasi hasil.
Feature selection digunakan dalam tahap data preprocessing untuk mengetahui fitur yang paling signifikan. Dalam Azure Machine Learning, kamu bisa menggunakan berbagai teknik yang ada saat mengimplementasikan teknik feature selection yang terintegrasi dengan mudah dalam alur kerja kamu.
Tentunya Azure Machine Learning juga menyediakan berbagai algoritma untuk menunjang feature selection. Misalnya chi-square, mutual information, dan lain-lain dari model machine learning tertentu. Nah, lalu apa pentingnya feature selection dalam Azure Machine Learning? Simak penjelasan lengkapnya yuk sahabat DQLab!
1. Mengurangi Overfitting
Feature selection dinilai mampu mengurangi gejala overfitting pada model machine learning. Overfitting terjadi ketika model terlalu kompleks dan terlalu "menghafal" data pelatihan, sehingga gagal dalam membuat prediksi yang akurat pada data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya. Dengan mengurangi jumlah fitur dalam model melalui feature selection, kita dapat mengurangi kompleksitas model dan mempersempit ruang hipotesisnya, yang pada gilirannya dapat mengurangi kecenderungan untuk overfitting.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Mengurangi Noise pada Dataset
Pada dasarnya, noise merupakan informasi yang tidak relevan atau gangguan yang terdapat dalam dataset. Terkadang, dataset dapat mengandung fitur yang tidak relevan atau memiliki korelasi rendah dengan target variabel. Keberadaan noise dalam dataset dapat memengaruhi kualitas model machine learning dengan menambah kompleksitas yang tidak perlu, menyebabkan overfitting, dan mengurangi kemampuan model untuk melakukan generalisasi pada data baru. Menghapus fitur-fitur ini melalui feature selection membantu mengurangi noise dalam data dan meningkatkan kualitas hasil prediksi.
3. Meningkatkan Efisiensi Komputasi
Metode feature selection tentu dapat meningkatkan efisiensi an efektivitas dalam proses pengembangan model machine learning. Dengan mengurangi jumlah fitur yang tidak relevan atau redundan, metode feature selection membantu menyederhanakan representasi data, yang pada gilirannya dapat mengurangi kompleksitas model dan waktu pelatihan. Selain itu, dengan fokus pada fitur yang paling informatif, kita dapat menghasilkan model yang lebih kuat dan lebih mampu melakukan generalisasi terhadap data baru.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
4. Meningkatkan Kinerja Model
Tindakan feature selection dapat meningkatkan kinerja model dengan menghilangkan fitur-fitur yang tidak relevan atau redundan, serta fokus pada fitur-fitur yang paling berkontribusi terhadap variabilitas target. Dengan demikian, model akan menjadi lebih fokus dan efektif dalam mempelajari pola yang penting dalam data, menghasilkan prediksi yang lebih akurat dan generalisasi yang lebih baik pada data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Selain itu, dengan mengurangi dimensi data, feature selection juga membantu mengurangi kompleksitas model, yang pada gilirannya dapat mengurangi risiko overfitting dan mempercepat waktu pelatihan model.
DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.
Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab dan ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python.
Penulis: Reyvan Maulid