5 Algoritma Machine Learning yang Wajib Kamu Tahu

Support Vector Machine adalah algoritma yang kuat dan fleksibel untuk masalah klasifikasi. Dengan pemahaman yang baik tentang prinsip kerja dan parameter-parameternya, Anda dapat memanfaatkan SVM untuk menyelesaikan berbagai masalah dalam dunia data science.

Kapan Menggunakan Algoritma Tertentu?

Pemilihan algoritma Machine Learning yang tepat adalah langkah krusial dalam membangun model yang akurat dan efektif. Setiap algoritma memiliki kekuatan dan kelemahannya masing-masing.

Sehingga penting untuk memahami karakteristik data dan masalah bisnis yang ingin dipecahkan sebelum memilih algoritma. Berikut adalah penjelasan lebih detail mengenai kapan sebaiknya menggunakan masing-masing algoritma:

• Linear Regression: Algoritma ini sangat cocok untuk masalah prediksi nilai numerik yang memiliki hubungan linear yang jelas antara variabel independen dan dependen. Contohnya, memprediksi harga rumah berdasarkan luas, jumlah kamar, dan lokasi. Linear Regression juga sering digunakan untuk menganalisis tren dan pola dalam data.

• Logistic Regression: Meskipun namanya mengandung kata "regression", algoritma ini sebenarnya digunakan untuk masalah klasifikasi. Logistic Regression menghasilkan probabilitas suatu sampel termasuk dalam kelas tertentu. Algoritma ini sangat berguna untuk masalah klasifikasi biner (misalnya, spam atau bukan spam) dan multi-kelas (misalnya, klasifikasi jenis hewan).

• Decision Tree: Algoritma ini sangat mudah diinterpretasi karena menghasilkan model dalam bentuk pohon keputusan. Decision Tree cocok untuk masalah klasifikasi dan regresi, terutama ketika data memiliki banyak interaksi antar fitur. Decision Tree juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi fitur-fitur yang paling penting dalam memprediksi hasil.

• Random Forest: Random Forest adalah ensemble dari banyak Decision Tree. Algoritma ini sangat kuat dalam mengatasi masalah overfitting dan sering menghasilkan akurasi yang tinggi. Random Forest cocok untuk berbagai jenis masalah, termasuk klasifikasi, regresi, dan bahkan masalah anomaly detection.

• Support Vector Machine (SVM): SVM sangat efektif dalam menangani masalah klasifikasi, terutama ketika data memiliki dimensi yang tinggi atau ketika data tidak linier. SVM mencari hyperplane yang optimal untuk memisahkan data menjadi dua kelas atau lebih. SVM juga dapat digunakan untuk masalah regresi.

Kelima algoritma di atas merupakan fondasi yang kuat untuk memulai perjalanan Anda sebagai Data Scientist. Dengan memahami prinsip kerja dan penerapan masing-masing algoritma, Anda akan lebih siap untuk menghadapi berbagai tantangan dalam dunia data science. Selain itu, teruslah belajar dan eksplorasi algoritma-algoritma lain yang lebih kompleks seperti Neural Networks dan Deep Learning untuk memperluas kemampuan Anda.