Gradient Boosting: Pengertian, Cara Kerja, dan Kegunaannya

Gradient Boosting adalah sebuah teknik machine learning yang sering digunakan untuk menyelesaikan masalah regresi dan klasifikasi.

Teknik ini menjadi populer karena keampuhannya dalam menangani data yang kompleks, termasuk data yang memiliki noise atau kesalahan.

Gradient Boosting: Pengertian, Cara Kerja, dan Kegunaannya

Pada artikel ini, kita akan membahas konsep dasar, penggunaan, kelebihan dan kekurangan, serta contoh pengaplikasian dari algoritma Gradient Boosting.

Daftar Isi

Konsep Dasar Gradient Boosting

Gradient Boosting adalah sebuah teknik yang menggabungkan beberapa model yang lemah (weak model) menjadi sebuah model yang kuat.

Model-model lemah ini sering disebut dengan weak learners, dan dapat berupa model regresi atau klasifikasi sederhana seperti Decision Tree.

Pada setiap iterasi, Gradient Boosting akan menambahkan weak learner baru dan mengoreksi prediksi sebelumnya dengan memperhitungkan kesalahan pada prediksi tersebut.

Secara matematis, Gradient Boosting mengoptimalkan suatu fungsi objektif dengan mengevaluasi gradient pada setiap titik.

Fungsi objektif yang umum digunakan dalam Gradient Boosting adalah fungsi Mean Squared Error (MSE) untuk regresi dan fungsi Log-Loss untuk klasifikasi.

Dalam setiap iterasi, Gradient Boosting memperbarui residual error dengan mengurangi hasil prediksi dari target, lalu menambahkan weak learner baru yang menyelesaikan masalah residual error yang dihasilkan.

Dengan cara ini, Gradient Boosting membangun sebuah model yang kuat dari beberapa model yang lemah.

Cara Kerja Gradient Boosting

Algoritma Gradient Boosting bekerja dengan menggabungkan beberapa model yang lemah menjadi sebuah model yang lebih kuat.

Sumber: lab_adrk.ub.ac.id

Algoritma ini menggunakan pendekatan iteratif, di mana setiap iterasi bertujuan untuk meningkatkan model sebelumnya dengan menambahkan model baru.

Proses ini dilakukan secara berulang-ulang hingga model yang dihasilkan memenuhi kriteria tertentu, seperti nilai loss function yang cukup kecil.

Proses iteratif dalam algoritma Gradient Boosting terdiri dari beberapa tahap, yaitu:

Inisialisasi model: Tahap pertama dalam algoritma Gradient Boosting adalah inisialisasi model. Pada tahap ini, model awal dibuat sebagai model konstan yang merupakan rata-rata atau median dari target variable.
Membuat weak model: Pada tahap ini, weak model dibuat sebagai model yang mampu memprediksi error dari model sebelumnya. Model lemah biasanya berupa decision tree yang dangkal dengan satu atau dua percabangan.
Menghitung residual error: Setelah model lemah dibuat, residual error dihitung sebagai selisih antara nilai prediksi dari model sebelumnya dan nilai asli dari target variable.
Menyusun kembali data training: Pada tahap ini, data training diubah dengan menggunakan residual error sebagai target variable.
Membuat model baru: Pada tahap ini, model baru dibuat dengan memprediksi residual error yang dihasilkan dari model sebelumnya.
Menggabungkan model: Model baru yang dibuat pada tahap sebelumnya digabungkan dengan model sebelumnya untuk membentuk model yang lebih baik.
Iterasi berulang: Tahap-tahap di atas diulang berulang-ulang hingga mencapai kondisi berhenti yang ditentukan, seperti jumlah iterasi yang telah ditentukan atau ketika model tidak mengalami peningkatan yang signifikan lagi.

Setelah iterasi selesai dilakukan, model yang dihasilkan akan digunakan untuk memprediksi nilai target pada data testing yang baru.

Implementasi Gradient Boosting

Gradient Boosting sering digunakan dalam aplikasi machine learning untuk menyelesaikan masalah regresi dan klasifikasi.

Algoritma ini biasanya diterapkan pada data yang kompleks atau sulit dimodelkan oleh algoritma machine learning tradisional seperti Regresi Linier atau K-Nearest Neighbors (KNN).

Beberapa implementasi dari Gradient Boosting yang populer adalah XGBoost, LightGBM, dan CatBoost.

Algoritma ini juga banyak digunakan dalam kompetisi machine learning, seperti kompetisi Kaggle, untuk membangun model yang akurat dan terbaik.

Kelebihan dan Kekurangan Gradient Boosting

Berikut adalah kelebihan dan kekurangan dari algoritma Gradient Boosting:

Kelebihan

Akurasi yang tinggi: Gradient Boosting sering menghasilkan model yang akurat dan kuat, terutama ketika digunakan pada data yang kompleks dan tidak terstruktur.
Tidak memerlukan persyaratan data yang ketat: Algoritma ini dapat digunakan pada berbagai jenis data tanpa memerlukan asumsi yang ketat, seperti asumsi tentang distribusi data atau homoskedastisitas.
Kecepatan komputasi yang cepat: Beberapa implementasi dari Gradient Boosting, seperti XGBoost dan LightGBM, dapat digunakan untuk mempercepat waktu komputasi dengan teknik-teknik seperti parallel computing dan caching.

Kekurangan

Memerlukan tuning yang cermat: Algoritma ini memerlukan tuning parameter yang cermat untuk mendapatkan model yang optimal. Hal ini dapat memakan waktu dan mengharuskan penggunaan cross-validation dan teknik tuning parameter lainnya.
Mudah overfitting: Gradient Boosting dapat cenderung overfit pada data training jika tidak dilakukan pengaturan parameter yang baik. Overfitting terjadi ketika model terlalu kompleks dan terlalu menyesuaikan dengan data training, sehingga tidak dapat melakukan generalisasi dengan baik pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Memerlukan data yang besar: Gradient Boosting memerlukan jumlah data yang besar untuk memperoleh model yang akurat dan stabil. Jika jumlah data terlalu sedikit, algoritma ini dapat menjadi tidak stabil dan menghasilkan model yang tidak akurat.

Kegunaan Gradient Boosting

Gradient Boosting dapat digunakan dalam berbagai aplikasi machine learning, baik untuk masalah regresi maupun klasifikasi.

Berikut adalah beberapa contoh pengaplikasian dari algoritma Gradient Boosting:

1. Prediksi harga saham

Gradient Boosting dapat digunakan untuk memprediksi harga saham dengan mengambil data historis harga saham dan indikator ekonomi sebagai input.

Dalam contoh ini, Gradient Boosting dapat digunakan untuk membangun model yang dapat memprediksi harga saham pada masa depan dengan akurasi yang tinggi.

2. Analisis risiko kredit

Gradient Boosting dapat digunakan untuk analisis risiko kredit dengan mengambil data riwayat kredit, skor kredit, dan faktor-faktor lainnya sebagai input.

Dalam contoh ini, Gradient Boosting dapat digunakan untuk membangun model yang dapat memprediksi risiko kredit pada masa depan dengan akurasi yang tinggi.

3. Analisis sentimen

Gradient Boosting dapat digunakan untuk analisis sentimen dengan mengambil data teks seperti tweet atau review produk sebagai input.

Dalam contoh ini, Gradient Boosting dapat digunakan untuk membangun model yang dapat memprediksi sentimen dari teks tersebut, apakah positif atau negatif, dengan akurasi yang tinggi.

4. Deteksi fraud

Gradient Boosting dapat digunakan untuk deteksi fraud dengan mengambil data riwayat transaksi dan faktor-faktor risiko lainnya sebagai input.

Dalam contoh ini, Gradient Boosting dapat digunakan untuk membangun model yang dapat memprediksi apakah sebuah transaksi adalah fraud atau tidak dengan akurasi yang tinggi.

Kesimpulan

Gradient Boosting adalah sebuah teknik machine learning yang sering digunakan untuk menyelesaikan masalah regresi dan klasifikasi.

Teknik ini menggabungkan beberapa model yang lemah menjadi sebuah model yang kuat, dan membangun model tersebut dengan mengoreksi kesalahan pada setiap iterasi.

Gradient Boosting memiliki kelebihan dalam hal akurasi yang tinggi, tidak memerlukan persyaratan data yang ketat, dan kecepatan komputasi yang cepat.

Namun, algoritma ini juga memiliki kekurangan dalam hal memerlukan tuning parameter yang cermat, mudah overfitting, tidak cocok untuk data yang berukuran kecil, dan interpretasi yang sulit.

Dalam pengaplikasiannya, Gradient Boosting dapat digunakan dalam berbagai aplikasi machine learning seperti prediksi harga saham, analisis risiko kredit, analisis sentimen, dan deteksi fraud.

Trivusi