Machine learning (ML) telah menjadi bagian penting dalam data science. Algoritma ML memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan. Berikut adalah 5 algoritma machine learning yang paling banyak digunakan dalam data science.
1. Regresi Linear
Regresi linear adalah salah satu algoritma ML yang paling sederhana dan paling banyak digunakan. Algoritma ini digunakan untuk memprediksi nilai kontinu berdasarkan hubungan antara variabel independen dan dependen. Misalnya, regresi linear dapat digunakan untuk memprediksi harga rumah berdasarkan faktor-faktor seperti ukuran dan lokasi.
2. K-Nearest Neighbors (K-NN)
K-Nearest Neighbors (K-NN) adalah algoritma klasifikasi yang digunakan untuk memprediksi kelas dari data baru berdasarkan kedekatannya dengan data lain. Algoritma ini bekerja dengan cara menghitung jarak antara data baru dengan data yang sudah ada. K-NN sering digunakan dalam pengenalan pola dan aplikasi seperti rekomendasi produk.
3. Decision Trees
Decision Trees adalah algoritma yang membagi data menjadi subset berdasarkan serangkaian aturan yang dihasilkan dari data itu sendiri. Algoritma ini sering digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Keunggulannya adalah kemampuannya untuk menghasilkan model yang mudah dipahami. Decision Trees sering digunakan dalam analisis risiko dan prediksi keuangan.
4. Random Forest
Random Forest adalah pengembangan dari decision tree yang menggunakan banyak pohon keputusan. Algoritma ini membuat banyak model pohon keputusan dan menggabungkan hasilnya untuk memberikan prediksi yang lebih akurat. Random Forest sangat efektif dalam menangani data besar dan kompleks, serta sering digunakan dalam bidang kesehatan, e-commerce, dan prediksi cuaca.
5. Support Vector Machines (SVM)
Support Vector Machines (SVM) adalah algoritma klasifikasi yang digunakan untuk mencari garis pemisah (hyperplane) yang memisahkan data ke dalam dua kelas. SVM efektif untuk data yang kompleks dan multidimensi. Algoritma ini banyak digunakan dalam pengenalan wajah, deteksi email spam, dan analisis genomik.
Kesimpulan
Algoritma machine learning memainkan peran besar dalam data science. Regresi linear, K-NN, decision trees, random forest, dan SVM adalah beberapa algoritma yang paling banyak digunakan. Masing-masing algoritma memiliki keunggulannya sendiri, tergantung pada jenis data dan tujuan analisis. Pemilihan algoritma yang tepat sangat penting untuk menghasilkan model yang akurat dan efisien.
Referensi: Sains dan Teknologi | Universitas Airlangga
