Decision Tree telah banyak digunakan dalam berbagai aplikasi. Namun, penting untuk memahami kelebihan dan kekurangannya agar dapat memilih algoritma yang tepat untuk setiap masalah.
4. Random Forest
Random Forest adalah salah satu algoritma machine learning yang paling populer dan serbaguna. Algoritma ini termasuk dalam kategori ensemble learning, di mana beberapa model (dalam hal ini, decision tree) digabungkan untuk menghasilkan prediksi yang lebih akurat dan stabil dibandingkan dengan menggunakan satu model saja. Bagaimana Cara Kerja Random Forest?
Pembentukan Banyak Decision Tree: Random Forest membangun banyak decision tree secara acak. Setiap pohon dibangun dengan menggunakan sampel data yang berbeda (dengan penggantian) dan hanya mempertimbangkan sebagian fitur secara acak. Proses ini disebut bootstrapping dan feature randomisation.
-
Pengambilan Keputusan: Ketika ada data baru yang ingin diprediksi, setiap pohon dalam hutan akan memberikan prediksinya. Prediksi akhir dari Random Forest didapatkan dengan melakukan voting mayoritas dari semua pohon. Jika masalahnya adalah klasifikasi, kelas yang paling sering diprediksi oleh pohon-pohon akan menjadi prediksi akhir. Jika masalahnya adalah regresi, nilai rata-rata dari semua prediksi pohon akan menjadi prediksi akhir.
Random Forest adalah algoritma yang kuat dan fleksibel yang dapat digunakan untuk berbagai masalah machine learning. Dengan memahami prinsip kerjanya dan kelebihannya, Anda dapat memanfaatkan algoritma ini untuk membangun model prediksi yang akurat dan handal.
5. Support Vector Machine (SVM)
Support Vector Machine (SVM) adalah salah satu algoritma pembelajaran mesin yang paling populer dan kuat, terutama untuk masalah klasifikasi. SVM bekerja dengan cara mencari hyperplane yang optimal untuk memisahkan data menjadi dua kelas atau lebih. Hyperplane ini dapat dibayangkan sebagai sebuah garis (dalam dua dimensi) atau bidang (dalam dimensi yang lebih tinggi) yang memisahkan data dengan margin yang sebesar-besarnya.
Konsep Dasar SVM
Â
-
Hyperplane: Ini adalah batas keputusan yang memisahkan data menjadi dua kelas atau lebih. Dalam ruang dua dimensi, hyperplane adalah garis, sedangkan dalam ruang tiga dimensi, hyperplane adalah bidang.
Margin: Jarak antara hyperplane dan data terdekat dari masing-masing kelas disebut margin. SVM berusaha mencari hyperplane yang memaksimalkan margin ini.
Support Vector: Data titik yang paling dekat dengan hyperplane disebut support vector. Support vector ini sangat penting karena mereka menentukan posisi dan orientasi hyperplane.
