Ada beberapa metode untuk pengklasifikasian data, berikut ini penjelasan tentang metode Machine Learning untuk data science.  

Sebenarnya ada beberapa macam metode Machine Learning. Namun kali ini hanya akan dibahas 4 macam metode Machine Learning untuk data science. Keempat metode tersebut akan dibahas secara lengkap di bawah ini yang sering dipakai untuk pengklasifikasian.  

Metode Machine Learning untuk Data Science 

Agar menemukan pola dibalik suatu data science supaya lebih bermanfaat. Maka perlu metode Machine Learning untuk data science. Berikut ini akan ada pembahasan beberapa metode tersebut.  

Random Forest 

Merupakan suatu algoritma yang dipakai untuk mengklasifikasi data dalam jumlah besar. Klasifikasi tersebut dilakukan dengan cara menggabungkan beberapa dataset untuk melakukan training yang dimiliki.  

Proses klasifikasi dengan memakai metode Random Forest berawal dari memecah data sampel secara acak.  

Ketika sebuah pohon data berbentuk makam harus melakukan voting pada setiap kelas dari data sampel.  

Lalu hasilnya dikombinasikan dari setiap kelas dengan mengambil suara paling banyak. Metode ini akan menghasilkan suara paling baik.  

Ketika proses pengklasifikasian sudah selesai, maka perlu melakukan inisialisasi sebanyak data yang berdasarkan nilai akurasinya.  

Support Vector Machine (SVM) 

Metode ini termasuk algoritma klasifikasi yang mempunyai kinerja yang bagus.  

Tingkat keakuratannya cukup tinggi untuk mengklasifikasi data dan minim terjadi error.  

Kelebihan memakai metode SVM adalah bisa menentukan hyper plan atau pemisah dengan memilih bidang yang mempunyai margin yang optimal. Sehingga generalisasinya bisa terjaga dengan sendirinya.  

KNN (K-Nearest Neighbor) 

Metode yang satu ini adalah algoritma untuk melakukan klasifikasi berdasarkan kedekatan jarak suatu data dengan data lainnya.  

Jauh atau dekat jarak Suatu data dihitung berdasarkan jarak Euclidean. KNN termasuk salah satu algoritma non parametrik yang dipakai untuk pengklasifikasian.  

Metode ini terkenal dengan tingkat keakuratannya yang baik. Keuntungan memakai metode ini adalah mudah dipahami dan sangat nonlinear untuk mengimplementasikan jarak antar instance.  

Naive Bayes 

Metode Naive Bayes menjadi metode pengklasifikasian paling terkenal karena tingkat keakuratannya yang jempolan.  

Tidak sedikit penelitian yang sudah dilakukan memakai metode Naive Bayes ini. Hal tersebut karena metode Naive Bayes tidak membutuhkan adanya pemodelan atau uji statistik.  

Metode ini memakai probabilitas sederhana dan dirancang supaya bisa digunakan dengan asumsi antar variabel penjelas saling independen (bebas).  

Kelebihan dari metode naik kebaya adalah tingkat nilai errornya lebih rendah ketika jumlah dataset banyak. Selain itu tingkat akurasi dan kecepatannya lebih tinggi ketika diaplikasikan ke dalam dataset yang berjumlah banyak.  

Bagi yang ingin berkarir di bidang data science, maka perlu mengenal dan memahami metode Machine Learning untuk data science.  

REFERENSI :

https://dqlab.id/4-metode-machine-learning-dasar-pada-data-science

Penulis: Moh. Rasyid Ridho