algoritma LIGHTGBM

Apa Itu Algoritma LIGHTGBM? Cara Kerja dan Contoh Penerapan

Dalam dunia machine learning, algoritma merupakan salah satu komponen penting yang digunakan untuk melatih model dan melakukan prediksi. Salah satu algoritma yang banyak digunakan adalah LIGHTGBM.

Pada artikel ini, kita akan belajar tentang algoritma LIGHTGBM, kelebihannya, penggunaannya dalam machine learning, serta contoh kasus penggunaannya. Yuk simak!

Apa itu Algoritma LIGHTGBM?

Algoritma LIGHTGBM singkatan dari Light Gradient Boosting Machine, adalah sebuah algoritma machine learning yang menggunakan teknik gradient boosting untuk melakukan prediksi. Algoritma ini dikembangkan oleh Microsoft dan menjadi salah satu algoritma yang populer dalam dunia data science. algoritma ini memiliki keunggulan dalam kecepatan dan efisiensi yang tinggi, serta mampu mengatasi masalah yang berkaitan dengan data yang besar dan fitur yang banyak.

Kelebihan Algoritma LIGHTGBM

Terdapat beberapa kelebihan yang dimiliki oleh algoritma Light Gradient Boosting Machine, antara lain:

  1. Kecepatan yang Tinggi: LIGHTGBM menggunakan pendekatan yang berbeda dalam membangun pohon keputusan, sehingga mampu bekerja dengan cepat dan efisien. Algoritma ini dapat menghandle data yang besar dengan waktu komputasi yang lebih singkat dibandingkan dengan algoritma gradient boosting lainnya.
  2. Efisiensi Penggunaan Memori: LIGHTGBM menggunakan teknik kompresi histogram yang memungkinkan penggunaan memori yang lebih efisien. Hal ini membuat algoritma ini cocok untuk pengolahan data dengan ukuran yang besar.
  3. Mendukung Fitur Kategorikal: LIGHTGBM secara native mendukung fitur kategorikal tanpa perlu melakukan proses encoding terlebih dahulu. Hal ini memudahkan pengguna dalam mengolah data yang memiliki fitur kategorikal.
  4. Skalabilitas: Algoritma LIGHTGBM dapat bekerja dengan baik pada dataset yang memiliki jumlah fitur yang banyak. Algoritma ini mampu mengatasi masalah yang berkaitan dengan dimensi yang tinggi.
Baca juga :   Dimensionality Reduction: Jenis dan Cara Implementasi

Cara Kerja Algoritma LIGHTGBM

Secara umum, Light Gradient Boosting Machine bekerja dengan menggabungkan beberapa pohon keputusan yang relatif sederhana menjadi sebuah model yang kuat. Algoritma ini menggunakan pendekatan berbasis histogram untuk membagi data secara cerdas dan meningkatkan kinerja pemodelan.

Berikut adalah langkah-langkah utama dalam algoritma Light Gradient Boosting Machine:

1. Pembagian Data Menjadi Binning

Algoritma LightGBM memulai dengan membagi setiap fitur numerik menjadi beberapa bin diskrit. Binning ini membantu dalam mengurangi kompleksitas perhitungan dan mempercepat proses pembelajaran. LightGBM menggunakan pendekatan binning berbasis histogram, yang mengumpulkan data dalam interval yang saling tumpang tindih.

2. Pembuatan Histogram

Setelah data dibagi menjadi bin, LightGBM membangun histogram untuk setiap fitur. Histogram ini merepresentasikan distribusi data dalam setiap bin. Pada tahap ini, LightGBM juga melakukan pengelompokan data berdasarkan fitur kategorikal jika ada.

3. Pemilihan Fitur Terbaik untuk Splitting

LightGBM menggunakan histogram yang telah dibangun untuk memilih fitur yang paling informatif untuk dilakukan splitting. Algoritma ini menggunakan metode yang disebut Gradient-based One-Side Sampling (GOSS) untuk mempercepat proses pemilihan fitur. GOSS memilih sebagian data yang memiliki gradient besar dan data acak yang memiliki gradient kecil.

4. Pembentukan Pohon Keputusan

LightGBM membangun banyak pohon keputusan secara paralel. Setiap pohon dibangun dengan menggunakan pendekatan penambahan leaf ke leaf (leaf-wise). Pendekatan ini berbeda dengan pendekatan level-wise yang digunakan dalam algoritma Gradient Boosting tradisional. Pendekatan leaf-wise memungkinkan LightGBM untuk menggabungkan banyak leaf yang dapat memperluas ruang solusi dan meningkatkan kemampuan generalisasi.

5. Pemangkasan Pohon

Setelah setiap pohon selesai dibangun, LightGBM melakukan pemangkasan pada pohon untuk mencegah overfitting dan meningkatkan generalisasi pada data baru. Algoritma ini menggunakan pendekatan yang disebut Gradient-based One-Side Sampling (GOSS) untuk memotong cabang-cabang yang tidak memberikan peningkatan signifikan dalam loss function.

Baca juga :   Support Vector Machine (SVM): Pengertian, Jenis dan Cara Kerja

6. Penggabungan Pohon

Akhirnya, LightGBM menggabungkan hasil dari semua pohon yang telah dibangun. Pada tahap ini, setiap prediksi pohon diberi bobot berdasarkan performa pohon tersebut. LightGBM menggunakan pendekatan yang disebut Gradient-based One-Side Sampling (GOSS) untuk menghitung bobot prediksi dari setiap pohon.

Penggunaan Algoritma LIGHTGBM dalam Machine Learning

Algoritma LIGHTGBM dapat digunakan dalam berbagai tugas machine learning, seperti klasifikasi dan regresi. Dalam tugas klasifikasi, LIGHTGBM dapat digunakan untuk memprediksi kelas dari suatu data berdasarkan fitur-fitur yang dimiliki. Sedangkan dalam tugas regresi, algoritma ini dapat digunakan untuk memprediksi nilai kontinu berdasarkan fitur-fitur yang ada.

Algoritma LIGHTGBM memiliki parameter yang dapat disesuaikan, seperti jumlah pohon yang digunakan, kedalaman pohon, serta learning rate. Dengan mengatur parameter-parameter ini, kita dapat mengoptimalkan performa algoritma dalam memprediksi.

Contoh Kasus Penggunaan Algoritma LIGHTGBM

Untuk memberikan gambaran lebih jelas tentang penggunaan algoritma Light Gradient Boosting Machine, berikut adalah contoh kasus penggunaannya dalam prediksi harga rumah:

  1. Mengumpulkan data rumah yang mencakup berbagai fitur seperti luas tanah, jumlah kamar tidur, lokasi dan lain-lain.
  2. Melakukan pra-pemrosesan data, seperti membersihkan data yang kosong atau tidak relevan, mengubah fitur kategorikal menjadi numerik dan melakukan normalisasi jika diperlukan.
  3. Memisahkan data menjadi data latih dan data uji.
  4. Melatih model menggunakan algoritma LIGHTGBM dengan menggunakan data latih.
  5. Mengoptimalkan parameter-parameter algoritma untuk mendapatkan performa yang optimal.
  6. Menguji model menggunakan data uji untuk mengevaluasi performa model dalam memprediksi harga rumah.
  7. Jika performa model sudah memuaskan, model dapat digunakan untuk memprediksi harga rumah pada data baru.

Batasan dan Kendala dalam Penggunaan Algoritma LIGHTGBM

Meskipun memiliki banyak keunggulan, penggunaan algoritma Light Gradient Boosting Machine juga memiliki beberapa batasan dan kendala yang perlu diperhatikan, antara lain:

  1. Membutuhkan Pengaturan Parameter yang Cermat: Agar algoritma LIGHTGBM dapat memberikan hasil yang optimal, perlu dilakukan pengaturan parameter yang cermat. Hal ini membutuhkan pemahaman yang baik mengenai parameter-parameter yang ada dan bagaimana cara mengoptimalkannya.
  2. Sensitif terhadap Outliers: Algoritma LIGHTGBM cenderung sensitif terhadap outliers dalam data. Oleh karena itu, sebelum menggunakan algoritma ini, perlu dilakukan pra-pemrosesan data untuk mengidentifikasi dan mengelola outliers dengan tepat.
  3. Membutuhkan Sumber Daya Komputasi yang Cukup: Meskipun LIGHTGBM dikembangkan untuk bekerja dengan cepat dan efisien, penggunaan algoritma ini tetap membutuhkan sumber daya komputasi yang cukup. Jika digunakan pada dataset yang sangat besar, dapat membutuhkan waktu dan sumber daya yang lebih banyak.
  4. Keterbatasan dalam Penanganan Data Tidak Seimbang: Algoritma LIGHTGBM memiliki keterbatasan dalam menangani dataset yang tidak seimbang secara proporsional antara kelas positif dan negatif. Dalam kasus seperti itu, perlu dilakukan teknik pengelolaan data tidak seimbang seperti oversampling atau undersampling.
Baca juga :   Apa Perbedaan Data Mining dan Text Mining ?

LightGBM vs. Algoritma Lainnya

Light Gradient Boosting Machine memiliki beberapa perbedaan dengan algoritma pemodelan machine learning lainnya seperti XGBoost dan CatBoost:

  • Kecepatan: LightGBM lebih cepat daripada XGBoost dan CatBoost dalam proses pelatihan dan inferensi.
  • Penggunaan Memori: LightGBM memiliki penggunaan memori yang lebih efisien daripada XGBoost, tetapi kurang efisien daripada CatBoost.
  • Penanganan Data Tidak Seimbang: LightGBM dan CatBoost memiliki fitur-fitur yang mirip dalam menangani data yang tidak seimbang, sementara XGBoost memerlukan pengaturan parameter khusus.
  • Ketangguhan pada Data yang Besar: LightGBM dan XGBoost keduanya dapat menangani dataset yang besar, sedangkan CatBoost lebih cocok untuk dataset yang lebih kecil.

Kesimpulan

Pada pembelajaran kita di atas dapat kita simpulkan bahwa Algoritma LIGHTGBM merupakan salah satu algoritma machine learning yang populer dan banyak digunakan dalam pengolahan data besar. Kecepatan tinggi, efisiensi penggunaan memori dan kemampuan dalam menangani fitur kategorikal membuat algoritma ini menjadi pilihan yang baik dalam berbagai industri. Namun, perlu diperhatikan batasan dan kendala yang ada serta pengaturan parameter yang cermat agar dapat memperoleh hasil yang optimal.

Artikel ini merupakan bagian dari seri artikel belajar Kecerdasan Buatan dan jika ada ide topik yang mau kita bahas silahkan komen di bawah ya.