Apa Itu Bias-Variance Tradeoff
Dalam statistik dan Mechine Learning, bias-variance tradeoff sangat penting, terutama dalam pemodelan prediktif dan algoritma Mechine Learning. Untuk meminimalkan kesalahan total, semua model prediktif menghadapi masalah menyeimbangkan bias dan varians, dua kategori kesalahan.
1. Bias:
Bias adalah kesalahan yang disebabkan oleh model yang terlalu sederhana atau asumsi yang salah. Model dengan bias tinggi sering menyebabkan underfitting, yang berarti model tidak bekerja dengan baik pada data latih.
2. Variasi:
Variasi adalah kesalahan yang disebabkan oleh model yang terlalu rumit. Model dengan varians tinggi cenderung overfitting, yang berarti mereka mengambil detail dari data latih yang tidak berhubungan atau bahkan acak. Ini biasanya tidak berlaku.
Bisa juga disederhanakan dengan bahasa yang mudah di pahami :
Bias adalah kesalahan dari asumsi yang terlalu sederhana atau model dengan bias tinggi yang tidak dapat menangkap kompleksitas data (underfitting).
Variance adalah kesalahan dari model yang terlalu rumit atau model dengan varians tinggi yang terlalu sensitif terhadap perubahan data latih.
Untuk membuat model yang akurat, penting untuk menemukan keseimbangan antara keduanya: model terlalu sederhana akan gagal menangkap data dengan baik, dan model terlalu rumit akan tidak umum untuk data baru. Tujuannya adalah menemukan keseimbangan yang tepat agar model dapat berfungsi baik dengan data baru maupun data latih.
sumber gambar : www.fcm.ac.in
Pemodelan prediktif bergantung pada tradeoff antara bias dan varians:
Model yang terlalu sederhana (berbias tinggi) tidak akan bekerja dengan baik karena mereka tidak dapat menangkap kompleksitas dalam data. – Model yang terlalu rumit (bervariasi tinggi) akan bekerja dengan baik pada data latih tetapi gagal dalam memprediksi dengan akurat data baru.
Tujuan pemodelan adalah untuk menemukan keseimbangan yang tepat antara bias dan varians sehingga model dapat berfungsi baik pada data latih dan pada data yang belum terlihat. Ini biasanya memerlukan metode seperti validasi silang dan pemilihan model yang cermat untuk mengevaluasi kinerja model pada berbagai data dan mencegah overfitting atau underfitting.
Apa itu data preprocessing?
Preprocessing data adalah tahap penting dalam pembelajaran mesin dan analisis data yang melibatkan pembersihan atau transformasi data mentah menjadi format yang siap untuk analisis. Tujuannya mencakup meningkatkan kesesuaian data untuk pemodelan, meningkatkan kualitas dan efektivitas model, dan menjamin hasil yang lebih akurat. Dalam kebanyakan kasus, proses ini terdiri dari beberapa langkah utama:
1. Pembersihan Data: Menghilangkan atau memperbaiki data yang rusak, tidak lengkap, atau tidak akurat. Ini dapat mencakup mengisi nilai yang hilang, mengoreksi kesalahan input, dan menghapus outliers.
2. Integrasi Data: Menggabungkan data dari berbagai sumber. Langkah ini menyatukan data dari berbagai sumber atau format menjadi satu set data yang kohesif.
3. Transformasi Data: Mengubah data ke dalam format yang lebih cocok untuk digunakan dalam analisis. Standardisasi, konversi tipe data, dan normalisasi adalah beberapa contohnya.
4. Reduksi Data: Menghasilkan set data yang sama informatifnya sambil mengurangi volumenya. Proses seperti pemilihan fitur, ekstraksi fitur, dan pengurangan dimensi termasuk dalam kategori ini.
5. Kritik dan Binning: Ini adalah proses mengubah variabel numerik menjadi kategorikal. Ini sering digunakan untuk metode yang lebih sederhana atau untuk analisis yang membutuhkan data kategorikal.
6. Encoding Fitur: Mengubah fitur kategorikal menjadi format yang dapat digunakan oleh algoritma pembelajaran mesin Label encoding dan one-hot encoding adalah metode yang umum.
Karena format dan kualitas data mentah seringkali tidak ideal untuk analisis langsung, data preprocessing sangat penting dalam banyak situasi. Proses ini meningkatkan efisiensi, akurasi, dan bias model pembelajaran mesin.
Untuk menjelaskan proses preprocessing data pembelajaran mesin, berikut adalah infografis yang menggambarkan langkah-langkah utama yang biasanya dilakukan:
Pembersihan data adalah proses untuk menghilangkan kesalahan dan mengisi nilai yang hilang. Transformasi data adalah proses untuk normalisasi dan transformasi log.Pengkodean adalah proses mengubah data kategori menjadi bentuk numerik.
Pengurangan Dimensi: Pilih dan ambil fitur
Pemisahan Data: Membagi data menjadi set pengujian dan pelatihan.
Infografis ini bertujuan untuk memberikan pemahaman visual yang jelas tentang proses preprocessing data melalui gambar.
Baca juga artikel menarik tentang Apa itu Machine Learning | Pembelajaran Machine Learning
Apa itu data cleansing dan contohnya ?
Data cleansing, juga dikenal sebagai pembersihan data, adalah proses mengidentifikasi dan memperbaiki (atau menghapus) data yang salah, rusak, tidak lengkap, tidak akurat, atau tidak relevan dari kumpulan data dengan tujuan meningkatkan kualitas data sehingga menjadi lebih akurat dan dapat diandalkan untuk analisis atau pemodelan. Berikut adalah beberapa contoh data cleansing yang umum:
- Menghilangkan Duplikat: Menghapus entri berulang dalam dataset. Misalnya, jika sebuah dataset pelanggan memiliki entri yang sama untuk satu pelanggan lebih dari satu kali, entri tambahan tersebut akan dihapus.
- Mengisi Nilai yang Hilang: Mengisi data yang hilang dengan nilai yang masuk akal berdasarkan konteks. Misalnya, jika dataset cuaca kehilangan beberapa suhu setiap hari, nilai ini dapat diisi dengan rata-rata suhu dari hari sebelumnya dan sesudahnya.
- Mengoreksi Kesalahan Entri: Mengoreksi kesalahan data yang jelas. Sebagai contoh, jika seseorang secara tidak sengaja memasukkan tanggal lahir “2024”, yang tidak mungkin, ini dapat dikoreksi atau dihapus menggunakan informasi lain.
- Menghilangkan atau Mengganti Data yang Tidak Konsisten: Menemukan dan memperbaiki ketidaksesuaian dalam format data, seperti perbedaan dalam format tanggal (misalnya, “DD/MM/YYYY” daripada “MM/DD/YYYY”) atau penulisan (misalnya, “USA” daripada “United States”).
- Menangani Data Outlier: Menemukan dan memeriksa data yang secara signifikan berbeda dari sebagian besar data dalam set. Outlier ini mungkin perlu dihapus atau disesuaikan karena kesalahan pengukuran atau entri yang salah.
- Standardisasi Data: Memastikan bahwa semua data memiliki format yang konsisten. Misalnya, ubah semua nama menjadi huruf besar-huruf kecil. Jadi, bukan lagi “JOHN DOE” atau “john doe”.
Untuk memastikan bahwa keputusan dan analisis yang dibuat berdasarkan kumpulan data akurat dan dapat diandalkan, proses pembersihan data merupakan langkah penting dalam proses analisis data.