Peningkatan gradien adalah algoritme pembelajaran mesin yang banyak digunakan dan dikenal karena ketahanan dan kinerjanya yang tinggi. Ini melibatkan pelatihan beberapa pohon keputusan dan menggabungkan keluarannya untuk mencapai prediksi yang unggul. Teknik ini digunakan secara luas di berbagai sektor, mulai dari teknologi dan keuangan hingga layanan kesehatan, untuk tugas-tugas seperti prediksi, klasifikasi, dan regresi.
Kejadian dan Evolusi Peningkatan Gradien
Akar Peningkatan Gradien dapat ditelusuri kembali ke bidang statistik dan pembelajaran mesin pada tahun 1980-an, saat teknik peningkatan sedang diteliti dan dikembangkan. Konsep dasar boosting muncul dari gagasan untuk meningkatkan efisiensi model dasar sederhana dengan menggabungkannya secara strategis.
Algoritme konkret pertama untuk peningkatan, yang dikenal sebagai AdaBoost (Adaptive Boosting), diusulkan oleh Yoav Freund dan Robert Schapire pada tahun 1997. Namun, istilah “Gradient Boosting” diciptakan oleh Jerome H. Friedman dalam makalahnya pada tahun 1999 dan 2001, di mana dia memperkenalkan gagasan kerangka peningkatan gradien umum.
Mengungkap Peningkatan Gradien: Perspektif Mendalam
Peningkatan gradien beroperasi berdasarkan prinsip peningkatan, sebuah teknik ansambel yang menggabungkan beberapa model prediktif lemah untuk membangun model prediktif yang kuat. Ini menggunakan sekumpulan pohon keputusan, di mana setiap pohon dibuat untuk memperbaiki kesalahan yang dibuat oleh pohon sebelumnya.
Peningkatan gradien mengikuti model aditif bertahap. Dalam pendekatan ini, model-model baru ditambahkan secara berurutan hingga tidak ada perbaikan lebih lanjut yang dapat dilakukan. Prinsip di balik ini adalah bahwa model-model baru harus fokus pada kekurangan-kekurangan yang ada.
Hal ini dicapai melalui konsep gradien dalam metode optimasi penurunan gradien. Pada setiap tahap, model mengidentifikasi arah ruang gradien di mana peningkatan maksimum (menurun sepanjang gradien), dan kemudian membangun model baru untuk menangkap tren tersebut. Selama beberapa iterasi, algoritme peningkatan meminimalkan fungsi kerugian model secara keseluruhan dengan menambahkan pembelajar yang lemah.
Mekanisme Peningkatan Gradien
Peningkatan gradien melibatkan tiga elemen penting: fungsi kerugian yang harus dioptimalkan, pembelajar yang lemah untuk membuat prediksi, dan model aditif untuk menambahkan pembelajar yang lemah untuk meminimalkan fungsi kerugian.
-
Fungsi Kerugian: Fungsi kerugian adalah ukuran yang menghitung selisih antara nilai aktual dan nilai prediksi. Itu tergantung pada jenis masalah yang dipecahkan. Misalnya, masalah regresi mungkin menggunakan kesalahan kuadrat rata-rata, sedangkan masalah klasifikasi dapat menggunakan kehilangan log.
-
Pembelajar yang Lemah: Pohon keputusan digunakan sebagai pembelajar yang lemah dalam peningkatan gradien. Ini dibangun dengan cara yang serakah, memilih titik pemisahan terbaik berdasarkan skor kemurnian seperti Gini atau entropi.
-
Model Aditif: Pohon ditambahkan satu per satu, dan pohon yang ada di model tidak diubah. Prosedur penurunan gradien digunakan untuk meminimalkan kerugian saat menambahkan pohon.
Fitur Utama Peningkatan Gradien
-
Kinerja Tinggi: Peningkatan gradien sering kali memberikan akurasi prediksi yang unggul.
-
Fleksibilitas: Dapat digunakan untuk masalah regresi dan klasifikasi.
-
Kekokohan: Ini tahan terhadap overfitting dan dapat menangani berbagai jenis variabel prediktor (numerik, kategorikal).
-
Pentingnya Fitur: Menawarkan metode untuk memahami dan memvisualisasikan pentingnya berbagai fitur dalam model.
Jenis Algoritma Peningkatan Gradien
Berikut adalah beberapa variasi Peningkatan Gradien:
| Algoritma | Keterangan |
|---|---|
| Mesin Peningkat Gradien (GBM) | Model asli, yang menggunakan pohon keputusan sebagai basis pembelajar |
| XGBoost | Pustaka peningkat gradien terdistribusi yang dioptimalkan dirancang agar sangat efisien, fleksibel, dan portabel |
| GBM ringan | Kerangka kerja peningkatan gradien dari Microsoft yang berfokus pada kinerja dan efisiensi |
| Peningkatan Kucing | Dikembangkan oleh Yandex, CatBoost dapat menangani variabel kategori dan bertujuan untuk memberikan kinerja yang lebih baik |
Pemanfaatan Peningkatan Gradien dan Tantangan Terkait
Gradient Boosting dapat digunakan dalam berbagai aplikasi seperti deteksi email spam, deteksi penipuan, peringkat mesin pencari, dan bahkan diagnosis medis. Terlepas dari kelebihannya, ia juga memiliki tantangan tertentu seperti menangani nilai yang hilang, biaya komputasi, dan persyaratan penyetelan parameter yang cermat.
Analisis Komparatif dengan Algoritma Serupa
| Atribut | Peningkatan Gradien | Hutan Acak | Mendukung Mesin Vektor |
|---|---|---|---|
| Ketepatan | Tinggi | Sedang hingga Tinggi | Tinggi |
| Kecepatan | Lambat | Cepat | Lambat |
| Interpretasi | Sedang | Tinggi | Rendah |
| Penyetelan Parameter | Diperlukan | Minimal | Diperlukan |
Perspektif Masa Depan dari Peningkatan Gradien
Dengan munculnya peningkatan kemampuan komputasi dan algoritme canggih, masa depan peningkatan gradien tampak menjanjikan. Hal ini mencakup pengembangan algoritme peningkatan gradien yang lebih cepat dan efisien, penggabungan teknik regularisasi yang lebih baik, dan integrasi dengan metodologi pembelajaran mendalam.
Server Proxy dan Peningkatan Gradien
Meskipun server proxy tampaknya tidak terkait langsung dengan peningkatan gradien, mereka memiliki hubungan tidak langsung. Server proxy membantu mengumpulkan dan memproses data dalam jumlah besar dari berbagai sumber. Data yang diproses ini kemudian dapat dimasukkan ke dalam algoritma peningkatan gradien untuk analisis prediktif lebih lanjut.
