Machine learning adalah cabang ilmu komputer yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan tanpa pemrograman eksplisit. Machine learning memiliki banyak aplikasi di berbagai bidang, seperti pengenalan wajah, deteksi spam, rekomendasi produk, analisis sentimen, dan lain-lain.
Namun, bagaimana kita tahu apakah model machine learning yang kita buat bekerja dengan baik? Bagaimana kita memilih model terbaik dari sekian banyak pilihan? Bagaimana kita mengukur kinerja model pada data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya? Jawabannya adalah dengan melakukan evaluasi model.
Apa itu evaluasi model?
Evaluasi model adalah proses yang menggunakan beberapa metrik yang membantu kita untuk menganalisis kinerja model. Seperti yang kita ketahui, pengembangan model adalah proses multi-langkah yang melibatkan pemilihan algoritma, penyesuaian parameter, pelatihan model, dan pengujian model.
Tujuan utama evaluasi model adalah untuk membuat estimasi kesalahan generalisasi dari model yang dipilih, yaitu, seberapa baik kinerja model tersebut pada data baru. Idealnya, model machine learning yang baik adalah model yang tidak hanya bekerja dengan baik pada data pelatihan, tapi juga pada data baru.
Mengapa evaluasi model penting?
Evaluasi model penting karena:
Evaluasi model membantu kita untuk membandingkan kinerja model yang berbeda dan memilih yang terbaik sesuai dengan tujuan dan kriteria kita.
Evaluasi model membantu kita untuk mengetahui kelebihan dan kekurangan model yang kita gunakan, serta potensi perbaikan atau peningkatan yang dapat dilakukan.
Evaluasi model membantu kita untuk menghindari overfitting atau underfitting, yaitu kondisi di mana model terlalu spesifik atau terlalu umum sehingga tidak dapat menangkap pola atau variasi data dengan baik.
Evaluasi model membantu kita untuk memvalidasi asumsi dan hipotesis yang mendasari pembuatan model, serta menguji robustness atau ketahanan model terhadap noise atau gangguan data.
Bagaimana cara melakukan evaluasi model?
Cara melakukan evaluasi model tergantung pada jenis tugas machine learning yang kita lakukan. Secara umum, ada tiga jenis tugas machine learning: klasifikasi, regresi, dan pengelompokan.
Klasifikasi adalah tugas untuk memprediksi label atau kategori dari suatu objek atau data. Contoh: apakah email ini spam atau tidak? Apakah gambar ini mengandung wajah manusia atau tidak?
Regresi adalah tugas untuk memprediksi nilai numerik atau kontinu dari suatu objek atau data. Contoh: berapa harga rumah ini? Berapa umur seseorang berdasarkan foto wajahnya?
Pengelompokan adalah tugas untuk mengelompokkan objek atau data ke dalam kelompok-kelompok berdasarkan kesamaan atau kemiripan mereka. Contoh: ke dalam kelompok pelanggan mana kita harus menempatkan pengguna ini? Ke dalam kelompok gen mana kita harus mengklasifikasikan spesies ini?
Untuk setiap jenis tugas machine learning, ada metrik evaluasi yang sesuai dan relevan. Metrik evaluasi adalah ukuran numerik yang menggambarkan kinerja model. Beberapa contoh metrik evaluasi adalah:
Untuk tugas klasifikasi biner (dua kelas), metrik evaluasi yang umum digunakan adalah akurasi (accuracy), presisi (precision), recall (recall), F1-score (F1-score), AUC (area under the curve), dan ROC (receiver operating characteristic).
Untuk tugas klasifikasi multi-kelas (lebih dari dua kelas), metrik evaluasi yang umum digunakan adalah akurasi (accuracy), presisi rata-rata (average precision), recall rata-rata (average recall), F1-score rata-rata (average F1-score), matriks kebingungan (confusion matrix), dan laporan klasifikasi (classification report).
Untuk tugas regresi, metrik evaluasi yang umum digunakan adalah mean absolute error (MAE), mean squared error (MSE), root mean squared error (RMSE), R-squared (R2), dan koefisien korelasi Pearson (PCC).
Untuk tugas pengelompokan, metrik evaluasi yang umum digunakan adalah indeks Davies-Bouldin (DBI), indeks Dunn (DI), indeks Silhouette (SI), dan koefisien Rand (RI).
Untuk menghitung metrik evaluasi, kita perlu membagi data kita menjadi dua bagian: data pelatihan (training data) dan data pengujian (testing data). Data pelatihan digunakan untuk melatih model machine learning, sedangkan data pengujian digunakan untuk mengevaluasi hasil pelatihan model tersebut. Data pengujian tidak boleh digunakan untuk melatih model, karena itu akan menyebabkan bias atau kesalahan sistematis.
Ada beberapa metode untuk membagi data menjadi data pelatihan dan data pengujian, seperti train/test split, cross-validation, dan bootstrap. Metode yang paling sederhana adalah train/test split, yang membagi data secara acak dengan proporsi tertentu, misalnya 80% untuk data pelatihan dan 20% untuk data pengujian. Metode yang lebih canggih adalah cross-validation, yang membagi data menjadi k bagian yang sama besar, kemudian menggunakan satu bagian sebagai data pengujian dan sisanya sebagai data pelatihan.
Proses ini diulang sebanyak k kali, sehingga setiap bagian data digunakan sebagai data pengujian sekali. Hasilnya adalah rata-rata dari k metrik evaluasi. Metode lain adalah bootstrap, yang mengambil sampel acak dengan pengembalian dari data sebanyak n kali, kemudian menggunakan sampel tersebut sebagai data pelatihan dan sisanya sebagai data pengujian. Proses ini diulang sebanyak B kali, sehingga setiap sampel data digunakan sebagai data pelatihan sekali. Hasilnya adalah rata-rata dari B metrik evaluasi.
Kesimpulan
Evaluasi model adalah proses yang penting dalam machine learning, karena membantu kita untuk mengukur kinerja model pada data baru dan memilih model terbaik sesuai dengan tujuan dan kriteria kita. Evaluasi model bergantung pada jenis tugas machine learning yang kita lakukan, serta metrik evaluasi dan metode pembagian data yang kita gunakan. Dengan melakukan evaluasi model dengan benar, kita dapat meningkatkan kualitas dan keandalan model machine learning kita.
Comments