Algoritma XGBoost dalam Machine Learning #1

Hai sobat Exsight, artikel kali ini kita akan membahas suatu algoritma machine learning yang cukup populer karena beberapa keunggulannya, algoritma ini bernama XGBoost. Pada artikel ini nantinya akan dibahas terkait definisi, konsep dasar, komponen-komponen, kelebihan & keterbatasan, serta aplikasi XGBoost dalam berbagai bidang. Langsung saja, simak artikel ini dengan seksama yaa!

Definisi

XGBoost atau Extreme Gradient Boosting merupakan suatu algoritma machine learning yang dikenal karena kemampuannya dalam menangani berbagai jenis analisis, seperti halnya klasifikasi dan regresi, maupun dalam data science.

XGBoost bekerja dengan cara menggabungkan (ensemble) hasil prediksi dari berbagai model Decision Tree sehingga menjadi model dengan akurasi dan kinerja yang cukup baik.

Komponen XGBoost

XGBoost terdiri atas beberapa komponen utama sebagai dasar dari algoritma ini, yaitu sebagai berikut:

A. Objective Function
Objective Function digunakan untuk mengukur seberapa cocok model XGBoost dengan data training. Objective Function memiliki 2 bagian utama, yaitu Loss Function dan Komponen Regularisasi.

1. Loss Function
   Loss Function adalah bagian dari objective function yang mengukur seberapa besar kesalahan prediksi model terhadap data training. Loss function terdiri atas beberapa variasi tergantung pada jenis analisis yang dilakukan, seperti klasifikasi maupun regresi.
2. Komponen Regularisasi
   Komponen Regularisasi digunakan untuk membantu mengendalikan kompleksitas model dan mencegah model terlalu sensitif terhadap data training. Jenis komponen yang biasa digunakan dalam XGBoost untuk mencegah overfitting diantaranya regularisasi L1 (Lasso) dan L2 (Ridge).

B. Decision Tree
XGBoost menggunakan decision tree sebagai komponen dasar dalam modelnya. Penjelasan tentang Decision Tree, sudah pernah dibahas pada artikel Decision Tree #1.
Algoritma XGBoost menggabungkan hasil prediksi dari beberapa decision tree. Tree (pohon) pertama membuat prediksi awal, dan kemudian tree (pohon) berikutnya membuat prediksi berdasarkan kesalahan (residual) dari prediksi sebelumnya.

C. Weighted Quantile Sketch (Penggabungan Bobot Kuantil)
Weighted Quantile Sketch merupakan komponen dalam XGBoost yang digunakan untuk mengatasi dataset dengan bobot yang berbeda-beda dan membantu dalam pembentukan decision tree yang lebih baik dan efisien.

Kelebihan dan Keterbatasan

Sebagai salah satu algoritma machine learning yang cukup populer, XGBoost memiliki beberapa kelebihan dan keterbatasan.

Kelebihan

1. Kinerja Tinggi
   XGBoost memiliki kinerja yang sangat baik dalam berbagai jenis analisis, seperti klasifikasi dan regresi. Algoritma XGBoost seringkali menghasilkan model yang lebih akurat daripada algoritma lainnya dalam machine learning.
2. Mampu Menangani Data yang Tidak Seimbang
   Algoritma XGBoost dapat menangani ketidakseimbangan antara jumlah sampel dalam kelas-kelas yang berbeda dalam dataset.
3. Mampu Mencegah Overfitting
   XGBoost beguna dalam mencegah terjadinya overfitting, hal ini dikarenakan adanya komponen regularisasi pada XGBoost.

Keterbatasan

1. Sensitif Terhadap Parameter
   XGBoost memiliki beberapa parameter yang perlu diatur dengan cermat. Pemilihan parameter yang tidak tepat dapat menghasilkan model yang buruk.
2. Kinerja yang Kurang Baik pada Data Kecil
   XGBoost cenderung memiliki kinerja yang kurang baik pada dataset yang sangat kecil. Hal ini dikarenakan algoritma XGBoost dirancang pada jumlah data yang besar untuk membuat prediksi yang kuat.
3. Waktu Komputasi yang Lama
   Algoritma XGBoost seringkali membutuhkan waktu komputasi yang agak lama, hal ini seringkali dipengaruhi karena penggunaan dataset yang besar pada algoritma XGBoost.

Penerapan XGBoost

XGBoost merupakan algoritma machine learning yang serbaguna dan dapat diterapkan dalam berbagai bidang. Berikut adalah beberapa contoh aplikasi penerapan XGBoost.

1. Klasifikasi Pinjaman Kredit
XGBoost dapat membantu Bank dan lembaga keuangan dalam pengambilan keputusan terkait pemberian pinjaman. XGboost berperan dalam mengklasifikasikan aplikasi kredit menjadi “risiko tinggi” atau “risiko rendah” berdasarkan riwayat kredit, penghasilan, dan faktor-faktor lainnya.

2. Deteksi Penipuan Kartu Kredit
Algoritma XGBoost dapat digunakan untuk mendeteksi transaksi penipuan dalam data kartu kredit. Algoritma ini dapat mempelajari pola-pola yang mencurigakan dan mengidentifikasi transaksi kartu kredit yang tidak sah.

3. Diagnostik Kesehatan
XGBoost dapat diterapkan dalam bidang kesehatan untuk membuat model yang dapat mendiagnosis penyakit berdasarkan gejala dan riwayat medis pasien.

Referensi

Chen, T., & Guestrin, C. (2016). XGBoost: A Scalable Tree Boosting System. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining.

Dachi, J., & Sitompul, P. (2023). Analisis Perbandingan Algoritma XGBoost dan Algoritma Random Forest Ensemble Learning pada Klasifikasi Keputusan Kredit. Jurnal Riset Rumpun Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (JURRIMIPA), Vol.2, No.2.

Sampai disini dulu penjelasan terkait XGBoost. Apabila masih ada yang dibingungkan bisa langsung saja ramaikan kolom komentar atau hubungi admin melalui tombol bantuan di kanan bawah. Stay tuned di website https://exsight.id/blog/ agar tidak ketinggalan artikel-artikel menarik lainnya.