Menguak Rahasia Cara Kerja XGBoost: Algoritma Populer untuk Meningkatkan Performa Model Machine Learning

Machine learning adalah cabang dari kecerdasan buatan yang bertujuan untuk membuat sistem yang dapat belajar dari data, mengidentifikasi pola, dan membuat prediksi pada data yang baru. Penting untuk diingat bahwa meskipun dimuat dengan data dan banyak angka, model machine learning pada dasarnya mengikuti logika sama seperti ilmuwan data mana pun: buat hipotesis, uji hipotesis tersebut, dan ulangi sampai model sesuai.

Setiap model machine learning, apa pun yang mendasarinya, berusaha untuk menyeimbangkan dua jenis kesalahan: pengacauan dan bias. Kesalahan berlebihan dapat menyebabkan model menjadi tidak akurat dan tidak dapat diandalkan.

XGBoost, atau Extreme Gradient Boosting, adalah algoritma machine learning yang sangat populer dan dapat membantu meningkatkan kinerja model melalui “ensemble learning” dan “boosting”.

Apa Itu XGBoost?

XGBoost adalah algoritma ensemble learning yang menerapkan teknologi “boosting” (menambahkan model terangkat seiring waktu) pada pohon keputusan. Alotitma ini awalnya diciptakan oleh Tianqi Chen pada tahun 2014.

XGBoost dapat mengatasi kerumitan dari model di mana tidak ada titik pemotongan yang jelas atau ketika ada fitur yang sangat banyak. Algoritma ini adalah pilihan populer untuk masalah machine learning, yaitu klasifikasi dan regresi.

Seperti halnya model machine learning lainnya, hubungan antara fitur dan label statistik tidak selalu mudah dipahami. Solusinya adalah membentuk hubungan untuk membuat model lebih elastis dalam rangka mempertahankan kinerja dengan baik.

Bagaimana Cara Kerja XGBoost?

XGBoost terutama digunakan dalam masalah klasifikasi dan regresi. XGBoost menggunakan pendekatan “ensemble learning”, yang berarti menggunakan beberapa model dan menggabungkan hasil per model sehingga menghasilkan hasil yang lebih baik daripada model yang individu.

XGBoost beroperasi pada prinsip “boosting”. Pada pendekatan ini, model dibangun secara bertahap, di mana setiap model kemudian berusaha untuk memperbaiki kesalahan dari model sebelumnya.

Pertama-tama, XGBoost menginisialisasi model awal (pohon keputusan). Langkah selanjutnya adalah untuk mengidentifikasi bagian mana dari data yang paling sulit untuk diramalkan (data dengan tingkat kesalahan atau data tersebar pada berbagai tempat).

Model diatur sedemikian rupa, sehingga setiap tahap model selalu ditingkatkan dengan mempertimbangkan “kesalahan” dari model sebelumnya yang membuat kesalahan. Dalam istilah teknis, “kesalahan” dapat diartikan sebagai perbedaan antara nilai aktual dan nilai yang diprediksi oleh model.

Tahapan model juga menentukan bobot untuk setiap pohon, di mana hal ini mempengaruhi seberapa banyak kontribusi pohon dalam ensemble learning. Bobot ini dapat dihitung dari kesalahan model, atau selisih aktual dan prediksi model.

Fungsi Objektif dan Pengoptimalan dalam XGBoost

XGBoost memiliki dua fungsi objektif dasar: fungsi regresi dan fungsi klasifikasi.

Fungsi regresi digunakan ketika kita ingin memprediksi nilai bernilai kontinu seperti harga rumah, suhu, atau harga saham. Sedangkan fungsi klasifikasi digunakan ketika nilai yang ingin kita perkirakan adalah kategori seperti memprediksi kemungkinan pelanggan akan membeli produk atau tidak.

XGBoost menggunakan gradien Descent untuk menemukan minimum dari fungsi objektif. Pendekatan ini memungkinkan XGBoost untuk menghitung turunan fungsi objektif sehingga nilai tertentu yang akan dicari.

Peningkatan Kinerja dengan XGBoost

Setiap model ML bertujuan untuk menghasilkan prediksi yang akurat, tetapi pada kenyataannya, banyak faktor yang harus dipertimbangkan termasuk ukuran, jenis dan kualitas data yang digunakan, serta metode pembelajaran yang digunakan.

XGBoost dapat membantu meningkatkan kinerja model dengan menambahkan lebih banyak pohon keputusan dengan teknik “boosting”, memperbaiki model yang ada, dan mengoptimalkan fungsi objektif untuk menemukan nilai minimum.

XGBoost juga terkenal di industri karena kemampuan untuk memproses data secara paralel dan bekerja dengan sangat cepat. Hal ini bisa menjadi keuntungan saat bekerja dengan data besar dan dapat membantu mempercepat waktu pelatihan model.

Kesimpulan

XGBoost adalah algoritma machine learning yang populer dan saat ini banyak digunakan dalam banyak kasus di industri. Algoritma ini terutama digunakan dalam masalah klasifikasi dan regresi.

Dengan menggunakan teknik ensemble learning untuk menggabungkan beberapa model pohon keputusan dan pendekatan “boosting” untuk memperbaiki kesalahan setiap tahap model, XGBoost dapat membantu meningkatkan kinerja model machine learning dan memungkinkan Anda mendapatkan hasil yang lebih akurat.

Secara keseluruhan, XGBoost adalah pilihan yang baik untuk diterapkan pada kerumitan model machine learning dan dapat menjadi solusi bagi ilmuwan data yang tengah mencari cara untuk meningkatkan kinerja model dan mengoptimalkan fungsi objektif.

Terakhir, semoga artikel ini bermanfaat dan bisa menjadi referensi yang berguna dalam banyak kasus lainnya. Sampai jumpa kembali dalam artikel menarik berikutnya.