Panduan Lengkap Model Regresi dalam Pembelajaran Mesin

Pendahuluan

Model regresi digunakan untuk memprediksi nilai numerik berdasarkan data pelatihan yang mencakup fitur dan label yang diketahui. Proses pelatihan model ini melibatkan beberapa iterasi, di mana algoritma yang sesuai diterapkan untuk melatih model, mengevaluasi performanya, dan melakukan perbaikan hingga tingkat akurasi yang dapat diterima tercapai.

Dalam artikel ini, kita akan membahas:
✔️ Proses Pelatihan Model Regresi
✔️ Contoh Implementasi Regresi
✔️ Evaluasi Model Regresi
✔️ Metrik Evaluasi Regresi
✔️ Proses Pelatihan Berulang

1. Proses Pelatihan Model Regresi

Proses pelatihan model regresi terdiri dari empat langkah utama:

1️⃣ Membagi Data Pelatihan

• Data dibagi secara acak menjadi dua bagian:
  • Data pelatihan: Digunakan untuk melatih model.
  • Data validasi: Digunakan untuk menguji model setelah pelatihan.

2️⃣ Melatih Model dengan Algoritma Regresi

• Model menggunakan algoritma regresi seperti Regresi Linier untuk mencari hubungan antara fitur dan label.

3️⃣ Menggunakan Data Validasi untuk Pengujian

• Model yang telah dilatih diuji dengan data validasi untuk memprediksi nilai label berdasarkan fitur.

4️⃣ Mengevaluasi Hasil Prediksi

• Performa model diukur dengan membandingkan hasil prediksi dengan nilai label aktual dalam data validasi.

🔎 Tujuan utama: Mencapai model yang memiliki akurasi prediktif tinggi dengan mengulangi proses pelatihan menggunakan algoritma dan parameter yang berbeda.

2. Contoh Implementasi Regresi

Mari kita gunakan contoh sederhana untuk memahami regresi.

📌 Skenario:
Kita ingin memprediksi jumlah es krim yang terjual berdasarkan suhu harian.

📊 Data historis suhu dan penjualan es krim:

📌 Langkah-langkah:
✅ Membagi Data
Kita pisahkan sebagian data untuk pelatihan dan sebagian untuk validasi.

✅ Plot Data
Data dapat dipetakan dalam grafik scatter plot untuk melihat pola hubungan antara suhu dan jumlah es krim yang terjual.

✅ Menerapkan Regresi Linier
Model akan mencari garis regresi yang paling sesuai dengan data. Misalnya, garis ini mungkin memiliki rumus:

f(x) = x - 50

Dengan model ini, kita dapat memprediksi penjualan es krim untuk suhu tertentu.

📌 Contoh prediksi:
Jika suhu besok adalah 77°C, model akan menghitung:

77 - 50 = 27

Jadi, diprediksi akan terjual 27 es krim.

3. Evaluasi Model Regresi

Untuk memastikan model memiliki performa yang baik, kita perlu mengevaluasi hasilnya menggunakan data validasi.

📊 Data Validasi & Prediksi Model:

📈 Hasil Evaluasi:
Ada selisih antara nilai yang diprediksi dengan nilai aktual. Perbedaan ini diukur dengan berbagai metrik evaluasi regresi.

4. Metrik Evaluasi Regresi

📌 1️⃣ Mean Absolute Error (MAE)
Mengukur rata-rata kesalahan absolut antara nilai aktual dan prediksi.

MAE = (|2-0| + |17-14| + |20-23| + |23-22| + |28-26| + |33-36|) / 6
= 2,33

📌 2️⃣ Mean Squared Error (MSE)
Menggunakan nilai kuadrat dari kesalahan, sehingga kesalahan besar lebih berpengaruh.

MSE = ((2-0)² + (17-14)² + (20-23)² + (23-22)² + (28-26)² + (33-36)²) / 6
= 6

📌 3️⃣ Root Mean Squared Error (RMSE)
Mengambil akar kuadrat dari MSE untuk mengembalikan skala kesalahan ke unit aslinya.

RMSE = √6 ≈ 2,45

📌 4️⃣ Koefisien Determinasi (R²)
Menunjukkan seberapa baik model menjelaskan variasi dalam data.

R² = 0,95 (Model dapat menjelaskan 95% varians dalam data)

🔎 Kesimpulan: Model cukup baik tetapi masih dapat diperbaiki dengan teknik optimasi lebih lanjut.

5. Proses Pelatihan Berulang

Di dunia nyata, pelatihan model dilakukan secara iteratif dengan mencoba berbagai pendekatan:

✔️ Pemilihan fitur yang optimal
✔️ Eksperimen dengan algoritma berbeda
✔️ Penyesuaian parameter model (hiperparameter tuning)
✔️ Menambahkan lebih banyak data untuk meningkatkan akurasi

Proses ini terus berulang hingga model mencapai akurasi yang optimal sesuai kebutuhan.

Kesimpulan

Model regresi adalah salah satu teknik pembelajaran mesin yang paling umum digunakan untuk prediksi nilai numerik. Prosesnya mencakup:

✅ Melatih model dengan data historis
✅ Menggunakan regresi linier untuk menemukan hubungan antara fitur dan label
✅ Mengevaluasi model dengan berbagai metrik akurasi
✅ Mengoptimalkan model melalui iterasi dan eksperimen dengan parameter

🔎 Dengan pemahaman ini, Anda dapat mulai membangun model regresi sendiri dan menggunakannya dalam berbagai aplikasi analitik! 🚀