Dalam dunia machine learning, terdapat banyak algoritma yang digunakan untuk meningkatkan akurasi prediksi. Salah satu algoritma populer adalah AdaBoost atau singkatan dari Adaptive Boosting.
Sesuai namanya, AdaBoost termasuk dalam kategori algoritma boosting, yaitu teknik yang digunakan untuk menggabungkan beberapa model sederhana (disebut weak learners) menjadi satu model yang lebih kuat (strong learner).
Apa Itu AdaBoost?
AdaBoost pertama kali diperkenalkan oleh Yoav Freund dan Robert Schapire pada tahun 1996. Ide dasarnya adalah menggunakan model sederhana seperti Decision Stump (pohon keputusan dengan satu level) lalu memperbaikinya secara adaptif.
Setiap kali model dilatih, bobot kesalahan dari data yang salah diklasifikasikan akan ditingkatkan, sehingga model berikutnya lebih fokus pada data yang sulit. Dengan cara ini, akurasi keseluruhan model menjadi lebih tinggi.
Cara Kerja AdaBoost
Secara garis besar, proses kerja AdaBoost dapat dijelaskan dalam beberapa langkah:
- Inisialisasi Bobot Data
Semua data pelatihan diberi bobot awal yang sama. Bobot ini menentukan seberapa besar perhatian algoritma terhadap data tersebut. - Melatih Weak Learner
Algoritma melatih model sederhana, biasanya decision stump, menggunakan data pelatihan dengan bobot yang telah diberikan. - Menghitung Error
Kesalahan prediksi model dihitung. Semakin besar kesalahan, semakin rendah kontribusi model tersebut dalam prediksi akhir. - Mengupdate Bobot Data
Data yang salah diklasifikasikan akan mendapat bobot lebih tinggi agar model selanjutnya lebih fokus pada data tersebut. - Menggabungkan Weak Learners
Semua weak learners digabung dengan memberikan bobot berbeda-beda berdasarkan tingkat akurasi masing-masing. Hasil akhirnya adalah strong learner yang lebih akurat.
Baca Juga
Kelebihan AdaBoost
- Meningkatkan Akurasi: Mampu mengubah model sederhana menjadi model yang sangat akurat.
- Mudah Digunakan: Bisa digunakan bersama algoritma dasar lain seperti pohon keputusan.
- Adaptif: Fokus pada data yang sulit diprediksi.
Kekurangan AdaBoost
- Sensitif terhadap Noise: Jika terdapat banyak data yang salah label, bobotnya akan terus meningkat dan merusak model.
- Waktu Pelatihan Lebih Lama: Karena dilakukan berulang-ulang dengan update bobot.
Aplikasi AdaBoost
AdaBoost banyak digunakan dalam berbagai bidang, seperti:
- Pengenalan Wajah: Misalnya dalam deteksi wajah pada gambar atau video.
- Klasifikasi Teks: Untuk spam filtering atau analisis sentimen.
- Kesehatan: Membantu dalam klasifikasi penyakit berdasarkan data medis.
Kesimpulan
AdaBoost adalah algoritma boosting yang sederhana namun sangat efektif. Dengan cara menggabungkan banyak model lemah menjadi satu model kuat, AdaBoost mampu menghasilkan prediksi yang lebih akurat.
Meski memiliki kelemahan, khususnya terhadap data yang berisik, algoritma ini tetap menjadi salah satu metode favorit dalam machine learning hingga sekarang.