Bagaimana Cara Mengatasi Overfitting Dalam Model Decision Tree?

Bagi para praktisi data, Decision Tree bukanlah istilah yang asing. Sebagai salah satu algoritma machine learning populer untuk menangani masalah klasifikasi, Decision Tree menawarkan pendekatan yang intuitif dan mudah dipahami. Namun, tidak jarang kita menemukan kendala saat mengaplikasikannya, salah satunya adalah overfitting. Overfitting terjadi ketika Decision Tree tumbuh terlalu “liar”, dengan cabang yang terlalu banyak sehingga model menjadi terlalu spesifik pada data training dan kehilangan kemampuannya untuk generalisasi.

Mengapa Overfitting Menjadi Masalah?

Bayangkan seorang siswa yang menghafal semua isi buku dan soal latihan jelang ujian. Saat diberikan soal yang tidak ada di bukunya, siswa tersebut kebingungan dan tidak mampu menjawab dengan baik. Hal ini mirip dengan Decision Tree yang overfitting; model dapat bekerja dengan sangat baik pada data training tapi gagal total ketika dihadapkan pada data baru. Situasi ini tentu sangat merugikan, terutama jika kita telah menginvestasikan waktu dan sumber daya dalam pengembangan model.

Solusi Mengatasi Overfitting: Cost-Complexity Pruning (CCP)

Salah satu teknik yang efektif untuk mengurangi overfitting pada Decision Tree adalah melalui proses yang dikenal sebagai Cost-Complexity Pruning (CCP). CCP bekerja dengan “memangkas” bagian-bagian dari pohon yang membuat model menjadi terlalu rumit, tanpa meningkatkan error secara signifikan. Proses ini melibatkan dua komponen utama: Misclassification Cost (biaya kesalahan prediksi) dan kompleksitas pohon (diukur dari jumlah nodenya).

Bagaimana CCP Bekerja?

Prinsip utama CCP adalah menyingkirkan sub-pohon yang dapat mengurangi kompleksitas pohon dengan peningkatan biaya yang minimal. Dalam praktiknya, parameter ccp_alpha dalam library sklearn digunakan untuk mengatur tingkat pruning. Menemukan nilai ccp_alpha yang tepat menjadi kunci; nilai yang terlalu besar dapat menyebabkan underfitting, sementara nilai yang terlalu kecil masih dapat menyebabkan overfitting.

Studi Kasus: Penerapan CCP

Sebagai ilustrasi, mari kita pertimbangkan sebuah model Decision Tree tanpa CCP yang memiliki akurasi sempurna pada data training, namun hanya mencapai 85% akurasi pada data uji. Setelah diterapkan CCP, akurasi pada data uji meningkat menjadi 91%. Peningkatan ini menunjukkan betapa efektifnya CCP dalam meningkatkan kemampuan generalisasi model.

Bagaimana Menemukan Nilai ccp_alpha yang Tepat?

Ini menjadi pertanyaan yang sering diajukan. Menemukan nilai ccp_alpha yang ideal memerlukan eksperimen dan validasi silang untuk memastikan bahwa model tidak hanya bekerja baik pada data training tetapi juga pada data uji.

Alternatif Lain: Bagging

Selain CCP, teknik Bagging juga dapat digunakan untuk mengurangi varians model. Dengan membuat banyak subset data, melatih model secara individual pada setiap subset, dan menggabungkan semua prediksi, Bagging dapat secara signifikan meningkatkan stabilitas dan akurasi model.

Kita akan membahas lebih lanjut tentang Bagging dan proses matematis di baliknya di artikel berikutnya. Bagging, seperti CCP, menawarkan pendekatan yang menarik untuk mengatasi tantangan dalam machine learning dan meningkatkan kinerja model.

Mau Dapat Lebih Banyak Tips?

Ikuti terus untuk mendapatkan lebih banyak insight dan tips dalam dunia data science. Berbagai topik menarik lainnya akan terus kami sajikan untuk memperkaya pengetahuan dan keterampilan Anda

Penulis: Jihar Gifari