Skip to content Skip to sidebar Skip to footer

Cara Mengatasi Pohon Keputusan C4.5 Yang Panjang

Algoritma C4.5

Algoritma C4.5 adalah salah satu algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk membuat pohon keputusan. Namun, salah satu masalah yang sering dihadapi dalam algoritma ini adalah panjangnya pohon keputusan yang dihasilkan. Ada beberapa cara untuk mengatasi masalah ini, diantaranya adalah dengan melakukan pruning, menentukan level kritis, menggunakan kriteria berhenti dini, dan menggabungkan beberapa pohon keputusan.

Pruning 

adalah proses menghilangkan daun atau cabang pohon yang tidak memberikan informasi yang berguna. Pruning dapat dilakukan dengan menghilangkan cabang yang tidak signifikan secara statistik, seperti dengan menggunakan uji chi-square.

Menentukan level kritis 

adalah cara lain untuk mengatasi pohon yang panjang. Level kritis ditentukan dengan menentukan nilai minimum dari entropi atau informasi gain. Entropi adalah ukuran ketidakpastian dari kelas dalam suatu cabang pohon, sedangkan informasi gain adalah ukuran seberapa banyak suatu fitur dapat mengurangi ketidakpastian dari kelas.

Early stopping criteria 

adalah kriteria yang digunakan untuk berhenti sebelum pelatihan selesai. Ada beberapa kriteria yang dapat digunakan, seperti jumlah minimal dari item dalam daun, jumlah maksimal dari daun dalam pohon, dan performansi pohon.

Salah satu metode lain untuk mengatasi pohon yang panjang adalah dengan menggabungkan beberapa pohon keputusan yang dibuat dari subsets yang berbeda dari data latih, seperti dengan menggunakan metode ensemble seperti Random Forest.

Random Forest 

adalah metode Ensemble yang menggabungkan beberapa pohon keputusan yang dibuat dari subsets yang berbeda dari data latih. Setiap pohon dalam Random Forest dibangun menggunakan algoritma C4.5 dengan pohon yang dihasilkan dari masing-masing subset data. Pohon-pohon tersebut kemudian digabungkan untuk memberikan prediksi yang lebih baik dan mengurangi overfitting. Random Forest dapat digunakan sebagai metode tambahan untuk mengatasi pohon yang panjang pada algoritma C4.5 dan meningkatkan kinerja dari model yang dihasilkan.

Perlu diingat bahwa setiap metode yang digunakan harus sesuai dengan kondisi dari data yang digunakan, dan juga pengoptimalan harus diikuti dengan evaluasi performansi dari hasil akhir agar tidak terjadi overfitting atau underfitting.

Sumber referensi yang dapat digunakan untuk belajar lebih lanjut mengenai algoritma C4.5 dan metode untuk mengatasi pohon yang panjang adalah "C4.5: Programs for Machine Learning" karya J. Ross Quinlan, "Machine Learning" karya Tom Mitchell, dan "An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R" karya Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani. 

Baca Juga : Cara Menghitung Algoritma C4.5 Data Numerik

Macam-Macam Metode Ensemble

Ensemble adalah metode pembelajaran mesin yang menggabungkan beberapa model untuk meningkatkan kinerja dari model yang dihasilkan. Ada beberapa macam metode ensemble yang digunakan dalam pembelajaran mesin, di antaranya adalah:

  1. Bagging: Bagging adalah metode ensemble yang menggabungkan beberapa model yang dibangun dari subsets yang berbeda dari data latih. Setiap model dibangun secara independen dan kemudian digabungkan untuk memberikan prediksi yang lebih baik. Contoh dari bagging adalah Random Forest.
  2. Boosting: Boosting adalah metode ensemble yang menggabungkan beberapa model yang dibangun secara bertahap. Setiap model dibangun dengan mengutamakan data yang diklasifikasikan dengan salah oleh model sebelumnya. Contoh dari boosting adalah AdaBoost.
  3. Stacking: Stacking adalah metode ensemble yang menggabungkan beberapa model dengan menggunakan kombinasi dari prediksi dari model-model tersebut sebagai fitur dalam model akhir. Contoh dari stacking adalah Super Learner.
  4. Blending: Blending adalah metode ensemble yang menggabungkan beberapa model dengan menggunakan rata-rata dari prediksi dari model-model tersebut sebagai prediksi akhir.
  5. Bagging based ensemble : seperti sub-sampling, random subspace, random patches.

Ketiga metode ensemble yaitu Bagging, Boosting, Stacking merupakan metode ensemble yang populer dan sering digunakan dalam pembelajaran mesin. Masing-masing metode memiliki kelebihan dan kekurangan yang berbeda dan harus dipilih sesuai dengan kondisi dari data yang digunakan dan tujuan yang ingin dicapai.

Perlu diingat, ketika menggunakan metode ensemble, penting untuk mengevaluasi performansi dari setiap model yang digunakan dan juga performansi dari model akhir yang dihasilkan. Hal ini akan membantu dalam menentukan metode ensemble yang paling cocok untuk data dan tujuan yang ingin dicapai

Sumber referensi yang dapat digunakan untuk belajar lebih lanjut mengenai metode ensemble dalam pembelajaran mesin adalah:

  1. "Ensemble Methods in Machine Learning" karya Thomas G. Dietterich
  2. "Ensemble Machine Learning" karya Sunila Gollapudi
  3. "Ensemble Learning" karya Ho Tong Keng
  4. "Ensemble Methods: Foundations and Algorithms" karya Hannes Nickisch, Alexander Ihler
Referensi-referensi ini dapat memberikan Anda pengetahuan yang lebih mendalam mengenai metode ensemble dalam pembelajaran mesin, termasuk teori dasar dan aplikasinya, serta contoh-contoh implementasi. Namun perlu diingat bahwa referensi yang sesuai dengan kebutuhan dan level pemahaman Anda.

Selain itu, jika Anda ingin mengevaluasi performansi dari setiap model yang digunakan dan juga performansi dari model akhir yang dihasilkan, Anda dapat mengevaluasinya dengan menggunakan metrik seperti accuracy, precision, recall, F1-score

Tools

RapidMiner Studio menyediakan beberapa operator yang dapat digunakan untuk menerapkan metode ensemble seperti Bagging, Boosting, dan Stacking.

Contohnya, operator "Bootstrapping" dapat digunakan untuk menerapkan metode bagging, operator "AdaBoost" dapat digunakan untuk menerapkan metode boosting, operator "Ensemble" dapat digunakan untuk menerapkan metode stacking, serta operator "Blending" dapat digunakan untuk menerapkan metode blending.

RapidMiner juga memiliki operator untuk metode Random Forest, yang merupakan salah satu metode ensemble yang populer. Dengan menggunakan operator ini, Anda dapat dengan mudah membangun model Random Forest dan mengevaluasi kinerjanya. Selain itu RapidMiner juga menyediakan operator untuk metode ensemble lain seperti Gradient Boosting Machine (GBM) dan Extreme Gradient Boosting (XGBoost).

Namun perlu diingat bahwa, meskipun RapidMiner Studio memiliki beragam operator untuk metode ensemble, penting untuk memahami teori dasar dari metode tersebut dan bagaimana menerapkan metode tersebut pada data Anda. Selain itu, juga penting untuk mengevaluasi performansi model yang dihasilkan dan mencari metode ensemble yang paling

Selain itu RapidMiner juga memiliki fitur-fitur yang dapat membantu Anda dalam optimisasi metode ensemble seperti automatisasi dalam pemilihan model, parameter tuning, dan pemilihan feature selection. Dengan menggunakan fitur-fitur tersebut, Anda dapat dengan mudah menemukan konfigurasi yang optimal dari metode ensemble yang digunakan.

RapidMiner Studio juga menyediakan dokumentasi dan tutorial yang akan membantu Anda untuk mempelajari cara menggunakan operator yang tersedia dan menerapkan metode ensemble pada data Anda. Jadi, Anda dapat dengan mudah menerapkan metode ensemble yang telah disebutkan menggunakan RapidMiner Studio dan meningkatkan kinerja dari model yang dihasilkan.