Mengenal Ensemble Learning dalam Machine Learning
Ensemble learning adalah metode yang menggabungkan beberapa model machine learning untuk mencapai hasil yang akurat dibandingkan menggunakan satu model saja.
Metode ini bertujuan untuk meningkatkan keakuratan dan keandalan dalam memprediksi hasil dengan cara mereduksi overfitting, underfitting, atau meningkatkan prediksi pada data yang bervariasi.
Dalam praktiknya, ensemble learning sering diwakili oleh metode seperti Boosting dan Bagging. Setiap teknik memiliki pendekatan unik untuk mencapai hasil yang lebih stabil dan akurat. Konsep ini berguna dalam menangani dataset besar dengan tingkat kompleksitas tinggi, memberikan keuntungan besar dibandingkan penggunaan model machine learning tunggal.
Tipe-tipe Ensemble Learning
Dilansir dari Analytic Steps, berikut tipe-tipe metode ensemble learning yang umum digunakan:
#1 Bagging (bootstrap aggregating)
Metode ini melibatkan pembuatan berbagai model dari sampel data yang berbeda. Prediksi dari semua model tersebut kemudian dirata-ratakan atau dipilih berdasarkan voting untuk mendapatkan hasil akhir.
#2 Boosting
Metode ini membangun model secara berurutan dengan model yang baru selalu belajar dari kesalahan model sebelumnya. Setiap model baru berusaha memperbaiki kesalahan dengan memberikan bobot lebih pada contoh yang salah diklasifikasikan, atau diprediksi oleh model sebelumnya.
#3 Stacking
Stacking menggabungkan berbagai model dengan membuat model final yang dilatih untuk memanfaatkan semua prediksi dari model yang ada sebelumnya sebagai input. Model final sering kali menggunakan pendekatan regresi atau metode klasifikasi lain, berusaha memperbaiki prediksi dengan mempelajari bagaimana prediksi kombinasi terbaik dapat dibuat.
#4 Averaging
Dalam averaging, prediksi dari berbagai model dihitung dan dirata-ratakan. Ini adalah cara sederhana untuk mengurangi varians dalam prediksi dan sering dipakai ketika model berbeda memiliki prediksi yang relatif serupa.
#5 Max Voting
Max voting adalah teknik dalam ensemble learning untuk tugas klasifikasi. Dalam metode ini, setiap model dalam ensemble memberikan prediksi (suara) untuk setiap sampel, dan prediksi akhir adalah hasil dengan suara terbanyak dari semua model.
Metode ini efektif untuk meningkatkan keakuratan prediksi dengan menggabungkan keahlian dari berbagai model.
#6 Weighted Average
Weighted average mirip dengan averaging biasa, namun setiap model diberikan bobot berdasarkan performanya yang menentukan seberapa besar pengaruhnya dalam prediksi akhir.
Bobot biasanya ditentukan berdasarkan keakuratan model pada dataset validasi. Metode ini memungkinkan model yang lebih akurat memiliki dampak lebih besar pada hasil akhir, yang dapat meningkatkan efektivitas ensemble secara keseluruhan.
Contoh Ensemble Learning
Contoh penerapan ensemble learning yang sering dijumpai meliputi:
- Pengenalan pola: menggunakan ensemble learning untuk meningkatkan akurasi dalam mengenali objek atau karakter dalam gambar.
- Deteksi penyakit: ensemble learning efektif diterapkan dalam sistem diagnostik medis, seperti mendeteksi penyakit jantung atau kanker dengan menggabungkan prediksi dari berbagai model.
- Rekomendasi produk: dalam e-commerce, ensemble learning dimanfaatkan untuk memperbaiki kualitas dari rekomendasi produk dengan menggabungkan model yang berbeda untuk menghasilkan prediksi yang akurat.
- Deteksi penipuan: menggunakan kombinasi model untuk mengidentifikasi transaksi mencurigakan di sektor perbankan, meningkatkan keandalan deteksi.
- Peramalan cuaca: ensemble learning dipakai untuk membuat prediksi cuaca yang lebih akurat dengan menggabungkan model dari berbagai sumber data.
FAQ (Frequently Asked Question)
Bagaimana memilih model untuk ensemble?
Memilih model untuk ensemble melibatkan beberapa pertimbangan:
- Diversitas model: penting untuk memilih model yang memiliki pendekatan berbeda terhadap masalah yang sama. Diversitas membantu dalam mengurangi risiko overfitting dan meningkatkan keakuratan prediksi secara keseluruhan.
- Performa model: model yang dipilih harus memiliki performa tinggi secara individu, sekaligus berkontribusi terhadap kekuatan kolektif saat digabung.
- Kompleksitas dan kecepatan: mengingat kompleksitas dan kecepatan pelatihan setiap model sangat penting, model yang terlalu kompleks mungkin tidak efisien dalam konteks ensemble.
- Konsistensi di berbagai dataset: model yang dipilih harus stabil dan konsisten dalam performanya pada berbagai jenis dataset, memastikan kekuatan ensemble dalam kondisi yang berbeda.
