Di dunia machine learning, ada banyak teknik yang digunakan untuk meningkatkan akurasi model, dan salah satu yang paling populer adalah Bagging atau Bootstrap Aggregating. Teknik ini bekerja dengan cara menggabungkan banyak model sekaligus untuk menghasilkan prediksi yang lebih stabil dan tidak mudah terpengaruh oleh noise. Bagging sangat cocok untuk model yang cenderung overfitting, seperti Decision Tree, karena ia mampu mengurangi variance tanpa mengorbankan akurasi.
Buat kamu yang masih pelajar atau mahasiswa, memahami Bagging sangat penting karena teknik ini sering muncul dalam tugas, riset, dan proyek data science. Banyak algoritma terkenal seperti Random Forest menggunakan Bagging sebagai fondasi utamanya. Dengan mempelajari Bagging, kamu bisa memahami bagaimana model prediktif bisa menjadi lebih kuat hanya dengan memanfaatkan variasi data dan penggabungan model.
Apa Itu Bagging
Bagging adalah salah satu teknik yang paling sering muncul ketika seseorang mulai belajar machine learning, terutama saat membahas metode ensemble. Buat kamu yang masih pelajar atau mahasiswa, Bagging bisa terdengar seperti istilah rumit yang hanya dipakai data scientist profesional. Padahal, sebenarnya konsepnya cukup sederhana jika dijelaskan dengan cara yang mudah dipahami.
Bagging merupakan singkatan dari Bootstrap Aggregating, sebuah metode yang digunakan untuk meningkatkan akurasi model dengan menggabungkan banyak model sekaligus sehingga hasilnya lebih stabil dan tidak mudah salah. Teknik ini sangat populer karena mampu mengurangi overfitting, terutama ketika digunakan pada algoritma seperti Decision Tree.
Sejarah Bagging
Teknik Bagging tidak muncul begitu saja. Ia merupakan hasil penelitian Leo Breiman, seorang ahli statistik dan ilmuwan komputer yang sangat berpengaruh dalam dunia machine learning. Pada tahun 1994, Breiman memperkenalkan metode Bootstrapped Aggregation sebagai solusi untuk mengatasi masalah overfitting pada model yang terlalu kompleks seperti Decision Tree.
Pada masa itu, model Decision Tree seringkali memberikan hasil yang sangat bagus pada data latih, namun performanya turun drastis ketika diuji pada data baru. Breiman menyadari bahwa dengan melatih beberapa model sekaligus menggunakan variasi data yang berbeda, ia bisa mendapatkan prediksi yang jauh lebih stabil.
Konsep Dasar Bagging
Bagging bekerja berdasarkan konsep sederhana: lebih banyak model akan menghasilkan keputusan yang lebih baik dibanding satu model saja. Bayangkan kamu sedang mengerjakan soal yang cukup sulit. Jika kamu menjawab berdasarkan pemahaman pribadi, hasilnya mungkin benar atau mungkin juga salah. Tapi bayangkan kalau kamu bisa mengumpulkan jawaban dari 20 teman yang semuanya mengerjakan soal yang sama secara mandiri. Lalu kamu mengambil jawaban terbanyak sebagai keputusan final. Peluang jawaban benar tentu jauh lebih besar. Nah, prinsip inilah yang digunakan Bagging dalam machine learning.
Dalam dunia machine learning, Bagging masuk dalam kelompok ensemble learning, yaitu teknik yang menggabungkan banyak model sekaligus untuk meningkatkan akurasi. Ensemble bisa diibaratkan seperti “tim model”, bukan sekadar satu model saja. Setiap model dalam Bagging dilatih dengan dataset yang berbeda, walaupun datanya berasal dari sumber yang sama. Variasi data ini tercipta melalui teknik bernama bootstrapping, yaitu proses pengambilan sampel secara acak dengan pengembalian (sampling with replacement). Artinya, satu data bisa muncul dua kali atau bahkan tidak muncul sama sekali dalam satu sampel.
Tujuan utama dari konsep ini adalah mengurangi variance. Variance terjadi ketika model terlalu sensitif terhadap data latih sehingga perubahan kecil pada data bisa membuat prediksi menjadi berantakan. Dengan menggunakan banyak model secara bersamaan, Bagging meratakan hasil prediksi sehingga lebih stabil dan tidak mudah berubah. Jadi, meskipun konsepnya terdengar teknis, sebenarnya Bagging hanyalah cara elegan untuk membuat model lebih “dewasa”, tidak mudah panik, dan tidak gampang kebablasan karena variasi data.
Cara Kerja Bagging
Untuk memahami Bagging dengan benar, kamu harus melihat alur kerjanya secara lengkap dari awal sampai akhir. Berikut proses lengkapnya:
- Bootstrapping Dataset
Langkah pertama adalah membuat beberapa dataset baru melalui teknik bootstrapping. Misalnya kamu punya 1.000 data asli. Bagging akan mengambil 1.000 data lagi secara acak untuk membuat satu dataset baru. Karena dilakukan dengan replacement, beberapa data bisa terduplikasi dan beberapa bisa hilang dari sampel. Proses ini dilakukan berulang-ulang hingga terbentuk banyak dataset bootstrap. - Melatih Banyak Model Secara Paralel
Setiap dataset bootstrap digunakan untuk melatih satu model. Misalnya, jika Bagging membangun 20 model, maka akan ada 20 dataset bootstrap yang berbeda. Model yang digunakan biasanya sama, misalnya semuanya Decision Tree. Namun karena datanya berbeda, model-model tersebut akan menghasilkan pola decision-making yang berbeda juga. Inilah yang membuat Bagging memiliki keunggulan, karena setiap model memberikan sudut pandang yang unik. - Menggabungkan Prediksi (Aggregation)
Setelah semua model selesai dilatih, Bagging akan melakukan agregasi prediksi.- Untuk klasifikasi, digunakan metode majority voting, yaitu memilih label yang paling banyak diprediksi.
- Untuk regresi, digunakan averaging, yaitu mengambil nilai rata-rata prediksi dari semua model.
Komponen-Komponen Utama Bagging
Untuk memahami Bagging secara lebih mendalam, kamu perlu tahu komponen apa saja yang membuat teknik ini bekerja dengan optimal. Tanpa memahami komponen ini, kamu akan kesulitan saat ingin mempraktikkan Bagging dalam studi atau proyek machine learning.
1. Base Learner
Base learner adalah algoritma yang digunakan sebagai pondasi untuk setiap model dalam Bagging. Biasanya, base learner yang digunakan adalah model yang memiliki variance tinggi namun bias rendah, seperti Decision Tree.
Namun, Bagging sebenarnya bisa bekerja pada model apa pun, tidak hanya Decision Tree. Kamu bisa menggunakan regresi, neural network sederhana, bahkan model-model non-linear lainnya. Meski begitu, Bagging paling efektif ketika model dasarnya memang rentan terhadap fluktuasi data, sehingga proses ensemble dapat mengurangi variance secara signifikan.
2. Bootstrap Sample
Komponen kedua adalah bootstrap sample, yaitu dataset yang dihasilkan dari proses bootstrapping. Bootstrap sample memiliki ukuran yang sama dengan dataset asli, tetapi isinya berbeda karena beberapa data bisa berulang, sementara beberapa data lainnya tidak muncul sama sekali. Proses ini memberikan variasi data yang dibutuhkan base learner untuk menghasilkan model yang berbeda-beda.
3. Agregasi Prediksi
Komponen terakhir adalah agregasi prediksi. Inilah bagian yang menentukan hasil akhir dari Bagging. Setiap model memberikan prediksinya sendiri, kemudian semua prediksi digabungkan menjadi satu keputusan final. Teknik agregasi ini memastikan bahwa suara mayoritas dari model-model tersebut menjadi hasil akhir. Proses ini membuat Bagging memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dibanding model tunggal, karena prediksi yang salah dari satu atau dua model akan disangkal oleh model lainnya.
Perbedaan Bagging dan Boosting
Bagging dan Boosting sering dianggap sama karena sama-sama termasuk dalam ensemble learning. Padahal, Bagging dan Boosting memiliki tujuan serta cara kerja yang berbeda. Perbedaan ini penting dipahami agar kamu tahu kapan harus menggunakan Bagging dan kapan harus memakai Boosting.
Perbedaan Utama
- Bagging fokus pada pengurangan variance, sedangkan
Boosting fokus mengurangi bias. - Pada Bagging, model dilatih secara paralel dan independen, sedangkan
Boosting melatih model secara berurutan, di mana model baru memperbaiki kesalahan model sebelumnya. - Bagging menggunakan data bootstrap, sedangkan Boosting menggunakan seluruh dataset tetapi memberikan bobot berbeda untuk data yang salah diprediksi.
- Bagging cocok untuk model yang mudah overfitting, seperti Decision Tree, sedangkan
Boosting cocok untuk model yang underfitting atau kurang belajar.
Kapan memilih Bagging?
- Ketika datamu memiliki banyak noise
- Ketika modelmu rentan overfitting
- Ketika kamu ingin hasil yang stabil namun tidak terlalu rumit
Kapan memilih Boosting?
- Ketika kamu ingin hasil seakurat mungkin meski lebih lambat
- Ketika model dasar terlalu sederhana
- Ketika kamu ingin memperbaiki bias pada model
Kelebihan Bagging
Berikut adalah beberapa kelebihan Bagging yang membuat teknik ini sangat populer:
- Mengurangi risiko overfitting
- Meningkatkan akurasi model secara signifikan
- Stabil terhadap noise pada data
- Cocok untuk model yang memiliki variance tinggi
- Mudah diimplementasikan
- Dapat digunakan pada berbagai jenis algoritma
- Hasil prediksi lebih konsisten dari waktu ke waktu
- Tidak memerlukan tuning parameter yang rumit
Kekurangan Bagging
Meski kuat, Bagging tetap memiliki beberapa kelemahan:
- Membutuhkan waktu komputasi yang lebih lama
- Memerlukan banyak memori karena melatih banyak model
- Kurang efektif untuk mengurangi bias
- Hasil model sulit diinterpretasikan karena terdiri dari banyak model
- Tidak cocok untuk dataset yang sangat kecil
Kesimpulan
Pada pembahasan kita di atas dapat kita simpulkan bahwa Bagging adalah salah satu teknik paling penting dalam machine learning, terutama untuk meningkatkan stabilitas dan akurasi model. Dengan konsep Bootstrapping dan Aggregating, Bagging mampu mengubah model yang mudah overfitting menjadi jauh lebih stabil dan akurat.
Teknik ini juga menjadi dasar dari banyak algoritma populer seperti Random Forest. Bagi pelajar dan mahasiswa, memahami Bagging adalah langkah awal yang sangat baik sebelum mempelajari ensemble learning lebih lanjut seperti Boosting atau Stacking.
