Mengenal Metode Random Forest dalam Machine Learning

Apakah Anda pernah mendengar metode random forest? Random forest merupakan salah satu metode dalam machine learning yang dipakai untuk menyelesaikan suatu permasalahan. Metode ini juga disebut sebagai algoritma random forest, sama halnya seperti neural network dalam machine learning. Seperti apakah cara kerja dan kelebihan serta kekurangan random forest? Simak penjelasannya di sini!

Apa Itu Random Forest?

Random forest merupakan sebuah metode yang digunakan untuk melakukan penyelesaian masalah. Lebih tepatnya, Anda bisa melakukan pengklasifikasian data dalam jumlah yang besar. Metode ini merupakan salah satu bagian dari decision tree. Jika Anda belum mengetahui decision tree atau yang disebut juga pohon keputusan, mereka adalah sebuah diagram yang berbentuk layaknya pohon dan mempunyai root node untuk mengumpulkan data.

Kembali pada pembahasan random forest yang merupakan sebuah metode atau algoritma untuk mengoperasikan machine learning. Ada dua algoritma yang perlu Anda tahu untuk menjalankan machine learning, yakni supervised dan unsupervised learning. Random forest merupakan salah satu bagian dari supervised learning. Metode ini bergantung pada nilai vektor yang random dan mendistribusikan nilai yang sama ke seluruh pohon.

Bagaimana Cara Kerja Random Forest?

Random forest bekerja dengan cara membangun beberapa pohon keputusan, seperti yang sudah disampaikan sebelumnya. Kumpulan pohon ini akan membentuk sebuah model pembelajaran yang bisa meningkatkan akurasi hasil. Random forest akan membentuk subset yang diatur secara acak. Dengan begitu, hasil akan semakin beragam dan luas, sehingga berpotensi memunculkan metode yang lebih baik lagi.

Setiap modelnya dilatih secara independen hingga mengeluarkan hasil yang bisa merepresentasikan atau memprediksi seluruh model. Proses tersebut biasanya disebut dengan agregasi.

Kelebihan dan Kekurangan Random Forest

Berbicara tentang sebuah metode tentu saja Anda akan menemui kelebihan dan juga kekurangannya. Salah satu keuntungan yang bisa Anda rasakan ketika menggunakan metode random forest adalah keserbagunaannya. Hal ini dapat terlihat dari klasifikasi yang diciptakan. Anda bisa lebih mudah melihat keperluan relatif pada fitur input.

Kumpulan pohon keputusan yang hadir secara acak ini bisa menghasilkan prediksi yang tepat dan akurat. Itulah kelebihan dari random forest. Namun, permasalahannya adalah karena random forest mengutamakan pohon yang acak, maka algoritma menjadi lambat dan terkadang tidak efektif. Karena kinerja yang lambat ini, maka hasil prediksi tidak bisa terjadi secara real time. Padahal, ketika diaplikasikan pada dunia nyata, run time sebuah machine learning sangatlah penting.

Perbedaan Random Forest dan Decision Tree

Seperti yang sempat disinggung sebelumnya, random forest merupakan bagian dari decision tree. Jadi, bisa disimpulkan bahwa keduanya saling berkaitan, namun tetap berbeda. Bagaimana pun juga, pada dasarnya random forest merupakan kumpulan dari berbagai decision tree.

Kumpulan pohon keputusan ini pun saling berkaitan dan akhirnya mengeluarkan prediksi yang akurat. Output yang dikeluarkan lebih akurat karena sistem mengambil hasil tengah atau rata-rata dari berbagai pohon keputusan yang ada. Jika decision tree semakin banyak, maka akan semakin akurat data yang dihasilkan.

Meski demikian, decision tree juga masih memiliki risiko terjadi overfitting yang akhirnya akan memengaruhi akurasi hasilnya. Namun, pada random forest, Anda tak akan merasakan overfitting. Pasalnya, algoritma ini akan membuat subset yang acak agar bisa membuat pohon keputusan yang lebih kecil dan bergabung dengan yang lain. Maka, bisa disimpulkan bahwa keduanya berbeda meski saling terkait.

Kesimpulan

Itulah penjelasan singkat mengenai random forest yang merupakan salah satu algoritma untuk mengoperasikan machine learning. Random forest merupakan bagian dari decision tree yang bekerja dengan cara mengumpulkan beberapa pohon keputusan secara acak untuk menciptakan prediksi yang tepat. Meski demikian, cara ini justru cenderung lambat dan membuat hasil tidak muncul secara real-time.

Nah, bagi Anda yang ingin mengetahui lebih banyak tentang random forest dan pengaplikasiannya, atau tertarik untuk membahas machine learning lebih jauh, bergabunglah dengan Algoritma Data Science School sekarang juga! Untuk informasi lebih banyak, Anda bisa mengunjungi website Algoritma Data Science School.

Referensi:

• Analytics Vidhya - Random Forest | Introduction to Random Forest Algorithm (diakses pada 18 Juli 2022)
• Section - Introduction to Random Forest in Machine Learning | Engineering Education (EngEd) Program (diakses pada 18 Juli 2022)
• Built In - Random Forest Algorithm: A Complete Guide (diakses pada 18 Juli 2022)