Dalam era machine learning, tantangan utama sering muncul dari kompleksitas data yang tinggi dan banyaknya features yang harus dipertimbangkan. Permasalahan ini dapat mengakibatkan rendahnya akurasi prediksi.
Di sinilah feature selection berperan penting. Dengan melakukan seleksi pada atribut yang paling signifikan, kita dapat mempercepat proses dan meningkatkan efisiensi model.
Dalam artikel ini, kamu akan mengenal berbagai algoritma dalam embedded feature selection serta penerapannya. Harapannya, setelah membaca artikel ini, kamu dapat memahami bagaimana seleksi fitur dan meningkatkan akurasi model yang kamu bangun.
Baca juga: Mengenal Machine Learning, Tipe & Contoh Penggunaannya
Mengenal Feature Selection pada Machine Learning
Dengan pemahaman yang lebih baik tentang teknik-teknik ini, kamu akan dapat meningkatkan kualitas model machine learning yang kamu kembangkan.
Apa itu Feature Selection?
Feature selection adalah proses pemilihan subset fitur yang paling relevan dari sekumpulan fitur dalam dataset. Proses ini bertujuan untuk mengurangi dimensi data dengan menghilangkan fitur yang tidak relevan, redundan, atau berisik.
Dengan menggunakan teknik feature selection, kamu dapat:
- Meningkatkan kinerja model machine learning.
- Mempercepat proses pelatihan model.
- Meningkatkan akurasi prediksi yang dihasilkan oleh model.
Penting untuk diingat bahwa memilih fitur yang tepat dapat membantu dalam menyederhanakan model dan membuatnya lebih mudah untuk diinterpretasikan.
Mengapa Feature Selection Penting pada Machine Learning?
Selanjutnya, mari kita bahas beberapa alasan mengapa feature selection sangat penting dalam pengembangan model machine learning.
- Dimensi Kurang: Dataset dengan terlalu banyak fitur dapat menyebabkan berbagai masalah dalam pelatihan model. Fitur yang tidak penting bisa membuat model lebih kompleks dan sulit untuk diinterpretasikan.
- Noise: Fitur yang tidak relevan dapat menambah “noise” dalam data, yang mengganggu kemampuan model untuk belajar dari pola yang signifikan. Noise ini bisa berasal dari fitur yang memiliki korelasi rendah dengan target yang ingin diprediksi.
- Overfitting: Ketika model dilatih dengan terlalu banyak fitur, ada risiko bahwa model akan belajar dari noise dan pola-pola yang tidak relevan dalam data pelatihan. Ini dapat menyebabkan overfitting, di mana model berkinerja baik pada data pelatihan tetapi buruk pada data baru.Â
Perbedaan Feature Selection dan Feature Extraction
Untuk memahami lebih lanjut, penting untuk membedakan antara feature selection dan feature extraction.
- Feature Selection: Memilih subset fitur dari dataset asli tanpa mengubah fitur tersebut. Fokus utama adalah memilih fitur yang paling relevan.
- Feature Extraction: Mengubah fitur menjadi representasi baru, biasanya dengan teknik seperti Principal Component Analysis (PCA), yang menciptakan fitur baru berdasarkan kombinasi linear dari fitur asli. Ini bisa mengubah sifat data secara keseluruhan.
Jenis-Jenis Metode Feature Selection
Ada berbagai metode yang dapat digunakan dalam feature selection, yang dapat dibagi menjadi tiga kategori utama: filter methods, wrapper methods, dan embedded methods. Mari kita lihat lebih dalam setiap kategori ini.
Filter Methods
Filter methods menggunakan statistik untuk menilai relevansi fitur. Beberapa metode populer dalam kategori ini adalah:
- Korelasi: Menggunakan koefisien korelasi Pearson atau Spearman untuk menilai hubungan antara fitur dan target. Fitur dengan korelasi rendah dapat dihapus dari dataset.
- Chi-squared: Metode ini digunakan untuk fitur kategorik untuk menilai independensi antara fitur dan target. Fitur yang tidak memberikan informasi signifikan dapat dihapus.
- Information Gain: Mengukur seberapa banyak informasi yang diperoleh tentang target dengan mengetahui nilai dari suatu fitur tertentu. Fitur dengan information gain rendah dianggap kurang penting.
Wrapper Methods
Wrapper methods menggunakan algoritma pembelajaran untuk memilih fitur. Metode ini melibatkan pelatihan model untuk mengevaluasi subset fitur. Berikut adalah beberapa teknik umum:
- Forward Selection: Memulai dengan tidak ada fitur dan secara iteratif menambahkan fitur yang paling meningkatkan kinerja model. Ini dapat membantu menemukan kombinasi fitur yang optimal.
- Backward Elimination: Memulai dengan semua fitur dan secara iteratif menghapus fitur yang paling sedikit berkontribusi terhadap kinerja model. Metode ini membantu menyederhanakan model.
- Recursive Feature Elimination (RFE): Menggunakan model untuk menentukan pentingnya setiap fitur dan menghilangkan fitur terendah secara berulang hingga mencapai jumlah fitur yang diinginkan.
Embedded Methods
Embedded methods menggabungkan proses seleksi fitur dengan pelatihan model. Metode ini menawarkan efisiensi yang lebih baik, terutama pada dataset besar. Contoh dari embedded methods termasuk:
- Lasso Regression: Metode ini melakukan regularisasi pada regresi linier untuk memilih fitur dengan menambahkan penalti pada ukuran koefisien, sehingga beberapa koefisien menjadi nol dan fitur tersebut dihapus.
- Tree-based Methods: Metode seperti Random Forest dapat memberikan peringkat pentingnya setiap fitur berdasarkan seberapa baik mereka membagi data dalam pohon keputusan.
Penerapan Feature Selection dalam Python
Untuk menerapkan teknik feature selection, beberapa library Python yang umum digunakan adalah Scikit-learn, Pandas, dan NumPy. Berikut adalah contoh kode python yang menunjukkan bagaimana cara menggunakan metode feature selection.
from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif # Membuat dataset X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=20, n_informative=10) # Menggunakan SelectKBest untuk memilih 10 fitur terbaik selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k=10) X_selected = selector.fit_transform(X, y) print(X_selected.shape) # Menampilkan ukuran dataset setelah pemilihan fitur
Kode di atas menggunakan metode filter untuk memilih 10 fitur terbaik berdasarkan ANOVA F-value antara input dan output. Dengan menggunakan Scikit-learn, proses ini menjadi lebih sederhana dan efisien.
Kapan Menggunakan Metode Tertentu
Ketika memilih metode feature selection yang akan digunakan, beberapa faktor perlu dipertimbangkan! Faktor-faktor yang Perlu dipertimbangkan ketika menggunakan metode ini adalah:
- Ukuran Dataset: Metode wrapper mungkin lebih lambat untuk dataset besar karena membutuhkan pelatihan model berulang. Untuk dataset kecil, metode ini bisa lebih efektif.
- Tipe Fitur: Pilih metode berdasarkan apakah data bersifat numerik atau kategorik. Beberapa metode lebih cocok untuk tipe data tertentu.
- Tujuan Analisis: Pertimbangkan apakah kamu menginginkan interpretabilitas tinggi (filter methods) atau akurasi maksimal (wrapper methods).
Adapun beberapa rekomendasi kategori yang dapat kamu gunakan, diantaranya:
- Gunakan Filter Methods untuk dataset besar dengan banyak fitur, karena mereka lebih efisien secara komputasi.
- Gunakan Wrapper Methods jika kamu memiliki dataset kecil dan ingin memaksimalkan akurasi model.
- Gunakan Embedded Methods jika kamu ingin mendapatkan keuntungan dari kedua metode tanpa biaya komputasi yang tinggi.
Pelajari Model Machine Learning dan Fitur-Fiturnya di IT-Box
Kesimpulannya, mempelajari model machine learning dan fitur-fiturnya sangat penting untuk meningkatkan kualitas analisis data kamu. Di ITBOX, kamu dapat belajar secara fleksibel dan mandiri melalui video pembelajaran yang up-to-date, cocok untuk pemula hingga mahir.
Jangan ragu untuk belajar Machine Learning dasar online. Dengan lebih dari 10.000 alumni, program ini menawarkan sertifikat gratis dan akses ke forum diskusi untuk berbagi pengetahuan.
Jika kamu mengambil paket bundle, kamu akan mendapatkan fasilitas konsultasi dengan mentor berpengalaman selama satu bulan. Manfaatkan kesempatan ini untuk mengembangkan keterampilan kamu!
