Tools Data Science dengan Algoritma XGBoost

Istilah data science acapkali sudah tidak asing di telinga kita para penggiat data (data enthusiast). Pasalnya dengan keberadaan data science, kita bisa melakukan penarikan kesimpulan atas “value” yang ingin kita peroleh melalui data mentah yang kita punya. Salah satu kegunaan dari adanya data science adalah mampu untuk membangun model machine learning. 

Dalam membangun model machine learning, dibutuhkan suatu tools yang mumpuni untuk bisa menghasilkan model yang akurat tetapi juga valid. Hal ini menyebabkan banyak perusahaan dari berbagai industri mulai tertarik untuk mengaplikasikan teknologi machine learning. Machine learning menggunakan algoritma untuk mengubah data menjadi model yang sesuai dengan tujuan perusahaan. Algoritma yang digunakan pun berbeda-beda bergantung pada jenis masalah yang akan diselesaikan, sumber daya komputasi, sifat data, dan lain sebagainya. 

Salah satu tools data science yang bisa digunakan untuk membangun model machine learning adalah XGBoost. XGBoost merupakan salah satu algoritma yang paling populer dan paling banyak digunakan karena algoritma ini termasuk algoritma yang powerful. Pada dasarnya, algoritma ini sama dengan algoritma gradient boost hanya saja menggunakan beberapa proses tambahan sehingga lebih powerful. Proses tersebut adalah pemangkasan, newton boosting, dan parameter pengacakan ekstra. 

Proses pemangkasan atau penyusutan proporsional simpul daun digunakan untuk meningkatkan generalisasi model. proses newton boosting adalah proses untuk menyediakan rute langsung sehingga tidak memerlukan penurunan gradient. Proses pengacakan parameter bertujuan untuk mengurangi korelasi antar tree sehingga dapat meningkatkan kekuatan algoritma ensemble.

Jika kamu penasaran dengan penerapan dari tools data science yang satu ini, simak penjelasan lengkapnya yuk sahabat DQLab!

1. Apa itu XGBoost?

XGBoost (Extreme Gradient Boosting) adalah sebuah algoritma machine learning yang sangat populer dan efektif dalam analisis data, khususnya dalam tugas-tugas seperti klasifikasi, regresi, dan peringkatan. Algoritma ini dikembangkan oleh Tianqi Chen pada tahun 2014 dan menjadi sangat populer karena kecepatan, efisiensi, dan kemampuannya menghasilkan prediksi yang akurat.

Sumber Gambar: NVIDIA

XGBoost menggunakan teknik ensemble learning, yang menggabungkan prediksi dari beberapa model untuk meningkatkan kinerja keseluruhan. Pendekatan ini berbasis pada teknik boosting, di mana model-model lemah (weak learners), biasanya berupa pohon keputusan (decision trees) yang sederhana, digabungkan menjadi model yang kuat (strong learner).

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

2. Fitur-Fitur yang Ada Dalam XGBoost

Beberapa fitur utama dari XGBoost adalah sebagai berikut:

Regularisasi: XGBoost menggunakan teknik regularisasi untuk mengurangi overfitting. Ini termasuk regularisasi L1 dan L2 pada bobot pohon dan termasuk regularisasi tambahan pada fungsi objektif.

Pemilihan Fitur: XGBoost dapat melakukan pemilihan fitur otomatis dengan menganalisis pentingnya setiap fitur dalam model.

Penanganan Data yang Hilang: XGBoost secara otomatis dapat menangani data yang hilang tanpa memerlukan langkah-langkah pra-pemrosesan data tambahan.

Performa yang Cepat dan Efisien: XGBoost dirancang dengan fokus pada kecepatan dan efisiensi. Implementasinya yang dioptimalkan memungkinkan waktu pelatihan model yang lebih cepat.

Dukungan untuk Berbagai Tugas: XGBoost dapat digunakan untuk tugas-tugas seperti regresi, klasifikasi, dan perankingan.

3. Penerapan XGBoost dalam Bidang Data Science

Misalkan Anda memiliki dataset yang berisi informasi tentang pelanggan sebuah perusahaan telekomunikasi, dan Anda ingin membangun model untuk memprediksi apakah pelanggan akan berhenti berlangganan layanan (churn) atau tidak. Berikut adalah contoh kode menggunakan XGBoost dalam Python untuk tugas klasifikasi ini:

Dalam contoh di atas, XGBoost digunakan sebagai algoritma klasifikasi dengan menggunakan xgb.XGBClassifier(). Dataset dibagi menjadi data latih dan data uji menggunakan train_test_split(), dan kemudian model dilatih dengan memanggil metode fit(). Akhirnya, prediksi dilakukan pada data uji dan akurasi model dievaluasi dengan menggunakan metrik akurasi.

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

4. Keuntungan Penggunaan XGBoost

Penggunaan XGBoost (Extreme Gradient Boosting) dalam analisis data dan machine learning memiliki beberapa keuntungan yang signifikan:

Performa yang Tinggi: XGBoost menggunakan teknik boosting dan mengoptimalkan proses pembelajaran dengan gradien berdasarkan fungsi objektif. Hal ini menghasilkan model yang kuat dengan performa yang tinggi dan kemampuan prediksi yang akurat.

Skalabilitas: XGBoost dirancang untuk menangani dataset yang besar dengan efisiensi tinggi. Algoritma ini menggunakan pengoptimalan yang cerdas, seperti kompresi kolom dan pembagian paralel untuk meningkatkan kinerja dan mengurangi penggunaan sumber daya.

Penanganan Variabel Campuran: XGBoost dapat menangani kombinasi variabel numerik dan kategorikal tanpa memerlukan pra-pemrosesan tambahan. Ini mengurangi kompleksitas dan waktu yang dibutuhkan untuk pra-pemrosesan data.

Yuk perdalam kemampuan menulis code database relasional kamu dengan berbagai modul SQL dari DQLab! DQLab adalah platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science dan Artificial Intelligence dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti R dan Python. Menariknya, DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.

DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti training corporate DQLab dengan klik tautan https://dqlab.id/b2b berikut untuk informasi lebih lengkapnya! Ingin akses semua modul DQLab? Yuk signup sekarang!

Penulis: Reyvan Maulid