SUPERVISE LEARNING (PREDIKSI) DAN ALGORITMA YANG ADA DI DALAMNYA MINIMAL 30 ALGORITMA PREDIKSI



   (supervised learning) untuk prediksi melibatkan pelatihan model dengan data berlabel untuk memprediksi output yang tidak diketahui. Prediksi ini bisa berupa regresi (nilai kontinu) atau klasifikasi (nilai diskret). Berikut adalah 30 algoritma prediksi yang sering digunakan dalam supervised learning, beserta penjelasannya:

Algoritma Regresi

  1. Linear Regression

    • Deskripsi: Memodelkan hubungan linier antara variabel independen (fitur) dan variabel dependen (target).
    • Kelebihan: Sederhana dan mudah diinterpretasikan.
    • Kekurangan: Tidak efektif untuk hubungan non-linear.

  2. Polynomial Regression

    • Deskripsi: Memodelkan hubungan non-linear dengan menambahkan variabel pangkat dari fitur.
    • Kelebihan: Lebih fleksibel daripada regresi linier.
    • Kekurangan: Bisa overfitting jika derajat polinomial terlalu tinggi.

  3. Ridge Regression

    • Deskripsi: Linear regression dengan regularisasi L2 untuk mencegah overfitting.
    • Kelebihan: Mengurangi variansi model.
    • Kekurangan: Kurang efektif jika fitur tidak terlalu berkorelasi.

  4. Lasso Regression

    • Deskripsi: Linear regression dengan regularisasi L1 yang dapat mengurangi koefisien beberapa fitur menjadi nol.
    • Kelebihan: Memilih fitur penting secara otomatis.
    • Kekurangan: Bisa terlalu agresif dalam memilih fitur.

  5. ElasticNet Regression

    • Deskripsi: Kombinasi dari Ridge dan Lasso regression.
    • Kelebihan: Mengatasi multikolinearitas dan memilih fitur penting.
    • Kekurangan: Memerlukan penyetelan parameter yang tepat.

  6. Support Vector Regression (SVR)

    • Deskripsi: Perluasan SVM untuk tugas regresi, menggunakan kernel untuk menangani data non-linear.
    • Kelebihan: Efektif untuk data dengan dimensi tinggi.
    • Kekurangan: Bisa lambat pada dataset besar.

  7. Decision Tree Regression

    • Deskripsi: Membagi data ke dalam subset yang semakin kecil berdasarkan aturan keputusan.
    • Kelebihan: Mudah diinterpretasikan.
    • Kekurangan: Rentan terhadap overfitting.

  8. Random Forest Regression

    • Deskripsi: Ensemble dari banyak pohon keputusan yang dilatih pada subset data yang berbeda.
    • Kelebihan: Mengurangi overfitting.
    • Kekurangan: Kurang interpretatif.

  9. Gradient Boosting Regression

    • Deskripsi: Menggabungkan banyak model pohon keputusan lemah untuk membentuk model yang kuat.
    • Kelebihan: Sangat akurat.
    • Kekurangan: Lambat dalam pelatihan.

  10. XGBoost Regression

    • Deskripsi: Implementasi gradient boosting yang dioptimalkan untuk efisiensi dan kecepatan.
    • Kelebihan: Lebih cepat dan biasanya lebih akurat daripada GBM standar.
    • Kekurangan: Kompleksitas implementasi yang lebih tinggi.

  11. LightGBM Regression

    • Deskripsi: Varian GBM yang menggabungkan kecepatan dan efisiensi memori.
    • Kelebihan: Cepat dan efisien untuk dataset besar.
    • Kekurangan: Memerlukan pre-processing yang hati-hati.

  12. CatBoost Regression

    • Deskripsi: GBM yang dioptimalkan untuk menangani data kategorikal.
    • Kelebihan: Mengurangi kebutuhan pre-processing dan mengurangi overfitting.
    • Kekurangan: Mungkin lebih lambat daripada LightGBM pada beberapa kasus.

  13. AdaBoost Regression

    • Deskripsi: Algoritma boosting yang menggabungkan banyak regressor lemah menjadi regressor yang kuat.
    • Kelebihan: Dapat meningkatkan kinerja model sederhana.
    • Kekurangan: Sensitif terhadap noise.

  14. K-Nearest Neighbors Regression (KNN Regression)

    • Deskripsi: Menggunakan rata-rata nilai dari k tetangga terdekat untuk prediksi.
    • Kelebihan: Sederhana dan mudah diimplementasikan.
    • Kekurangan: Lambat untuk dataset besar.

  15. Bayesian Ridge Regression

    • Deskripsi: Linear regression dengan pendekatan Bayesian untuk regularisasi.
    • Kelebihan: Menghasilkan distribusi probabilistik dari parameter.
    • Kekurangan: Kompleksitas komputasi yang lebih tinggi.

  16. Lars Lasso Regression

    • Deskripsi: Algoritma Lasso yang dioptimalkan untuk seleksi fitur.
    • Kelebihan: Memilih fitur penting dengan cepat.
    • Kekurangan: Kurang efektif jika fitur tidak berkorelasi kuat.

  17. Orthogonal Matching Pursuit (OMP)

    • Deskripsi: Algoritma regresi yang memilih subset fitur yang paling sesuai.
    • Kelebihan: Efisien dalam pemilihan fitur.
    • Kekurangan: Tidak sekuat metode regularisasi.

  18. Passive Aggressive Regression

    • Deskripsi: Algoritma online learning yang memperbarui model dengan setiap contoh baru.
    • Kelebihan: Cepat dan efisien untuk data streaming.
    • Kekurangan: Sensitif terhadap parameter.

  19. Huber Regression

    • Deskripsi: Linear regression yang lebih tahan terhadap outliers.
    • Kelebihan: Mengurangi efek outliers.
    • Kekurangan: Memerlukan penyetelan parameter yang tepat.

  20. Quantile Regression

    • Deskripsi: Memodelkan hubungan antara variabel independen dan quantiles dari variabel dependen.
    • Kelebihan: Memberikan informasi lebih tentang distribusi data.
    • Kekurangan: Kompleksitas komputasi yang lebih tinggi.

Algoritma Prediksi dalam Klasifikasi

  1. Logistic Regression

    • Deskripsi: Memodelkan probabilitas kelas berdasarkan satu atau lebih fitur independen.
    • Kelebihan: Cepat dan dapat diinterpretasikan dengan mudah.
    • Kekurangan: Tidak efektif untuk data non-linear.

  2. Naive Bayes

    • Deskripsi: Algoritma probabilistik berdasarkan Teorema Bayes dengan asumsi independensi antar fitur.
    • Kelebihan: Cepat dan efektif pada dataset besar.
    • Kekurangan: Asumsi independensi fitur seringkali tidak realistis.

  3. K-Nearest Neighbors (KNN)

    • Deskripsi: Mengklasifikasikan data berdasarkan kedekatannya dengan k data terdekat.
    • Kelebihan: Sederhana dan mudah diimplementasikan.
    • Kekurangan: Lambat untuk dataset besar.

  4. Support Vector Machine (SVM)

    • Deskripsi: Mencari hyperplane optimal yang memisahkan kelas dalam ruang fitur tinggi.
    • Kelebihan: Efektif untuk data dengan dimensi tinggi.
    • Kekurangan: Bisa sulit diinterpretasikan dan lambat pada dataset besar.

  5. Decision Tree

    • Deskripsi: Membagi data ke dalam subset yang semakin kecil berdasarkan aturan keputusan.
    • Kelebihan: Mudah diinterpretasikan.
    • Kekurangan: Rentan terhadap overfitting.

  6. Random Forest

    • Deskripsi: Ensemble dari banyak pohon keputusan yang dilatih pada subset data yang berbeda.
    • Kelebihan: Mengurangi overfitting.
    • Kekurangan: Kurang interpretatif.

  7. Gradient Boosting Machines (GBM)

    • Deskripsi: Menggabungkan banyak model pohon keputusan lemah untuk membentuk model yang kuat.
    • Kelebihan: Sangat akurat.
    • Kekurangan: Lambat dalam pelatihan.

  8. XGBoost

    • Deskripsi: Implementasi gradient boosting yang dioptimalkan untuk efisiensi dan kecepatan.
    • Kelebihan: Lebih cepat dan biasanya lebih akurat daripada GBM standar.
    • Kekurangan: Kompleksitas implementasi yang lebih tinggi.

  9. LightGBM

    • Deskripsi: Varian GBM yang menggabungkan kecepatan dan efisiensi memori.
    • Kelebihan: Cepat dan efisien untuk dataset besar.
    • Kekurangan: Memerlukan pre-processing yang hati-hati.

  10. CatBoost

    • Deskripsi: GBM yang dioptimalkan untuk menangani data kategorikal.
    • Kelebihan: Mengurangi kebutuhan pre-processing dan mengurangi overfitting.
    • Kekurangan: Mungkin lebih lambat daripada LightGBM pada beberapa kasus.

Setiap algoritma memiliki kekuatan dan kelemahan masing-masing, dan pemilihan algoritma yang tepat sangat bergantung pada karakteristik data dan masalah yang dihadapi. Menggunakan cross-validation dan tuning parameter adalah langkah penting dalam memilih model yang paling sesuai untuk tugas prediksi yang diberikan.

Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

QUIZ PERTEMUAN 5 DATA MINING

Gambar
Berikut adalah file artikel milik saya  https://drive.google.com/file/d/16_VHc7P3XLvoneoYvIQO9qIohH3z3QYk/view?usp=drive_link LINK GOOGLE COLLAB   https://colab.research.google.com/drive/1USfY9AOJFRjFHKpb_7u0xXhpzpzbvQdx?usp=sharing Bagian 1. Pendahuluan Di era modern ini, tantangan dalam meningkatkan kualitas pendidikan menjadi semakin kompleks. Salah satu indikator keberhasilan pendidikan adalah tingkat kelulusan tepat waktu dan lama masa studi mahasiswa di perguruan tinggi. Oleh karena itu, pemahaman mendalam terhadap faktor-faktor yang memengaruhi lulusan tepat waktu sangat penting. Laporan ini bertujuan untuk melakukan analisis yang mendalam terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi lulusan tepat waktu dan lama masa studi di lingkungan akademik. Analisis dilakukan meliputi integrasi dan pembersihan data, serta mengidentifikasi tren atau pola yang mempengaruhi lulusan tepat waktu. Berikut permasalahan-permasalahan yang akan dibahas pada analisis lulusan tepat waktu. 1. ...
Baca selengkapnya

DATA PREPARATION

Gambar
  Persiapan data (data preparation) adalah serangkaian proses yang dilakukan untuk mempersiapkan data mentah menjadi format yang cocok untuk analisis atau penggunaan dalam aplikasi tertentu. Ini adalah langkah penting dalam siklus analisis data, karena kualitas data yang baik akan memengaruhi kualitas hasil analisis atau model yang dihasilkan. Proses persiapan data mencakup beberapa langkah, termasuk: Pengumpulan Data : Mengumpulkan data dari berbagai sumber, seperti file CSV, database, API, atau sensor. Pembersihan Data : Identifikasi dan penanganan nilai yang hilang, duplikat, atau tidak valid dalam dataset. Ini juga termasuk pemrosesan outlier dan normalisasi data. Transformasi Data : Mengubah format atau representasi data untuk memenuhi kebutuhan analisis atau model. Ini bisa mencakup pengkodean variabel kategori, pengurangan dimensi, atau ekstraksi fitur. Penggabungan Data : Menggabungkan atau menggabungkan data dari beberapa sumber menjadi satu dataset. Pemisahan Data : Memis...
Baca selengkapnya