Bagaimana Memilih Model Pembelajaran Mesin yang Sesuai: Panduan Praktikal

Dalam bidang pembelajaran mesin (Machine Learning), memilih model yang sesuai adalah kunci untuk menyelesaikan masalah praktikal. Dalam artikel ini, kami akan membincangkan cara memilih model pembelajaran mesin yang sesuai untuk pelbagai tugas, memberikan langkah-langkah terperinci dan petua praktikal, membantu anda membuat keputusan yang bijak dalam projek anda.

1. Memahami Jenis Tugas Pembelajaran Mesin

Sebelum memilih model, anda perlu jelas tentang jenis tugas anda. Tugas pembelajaran mesin biasanya boleh dibahagikan kepada beberapa kategori berikut:

• Regresi (Regression): Meramalkan nilai berterusan, seperti ramalan harga rumah, ramalan suhu, dan lain-lain.
• Klasifikasi (Classification): Mengkategorikan titik data ke dalam kategori yang berbeza, seperti pengesanan spam, pengecaman wajah, dan lain-lain.
• Pengelompokan (Clustering): Mengelompokkan data tanpa perlu penandaan terlebih dahulu, seperti segmentasi pelanggan.
• Pengesanan Anomali (Anomaly Detection): Mengenal pasti titik data yang tidak sesuai dengan pola umum, seperti pengesanan penipuan kad kredit.

Sebelum memilih model, anda mesti tahu jenis tugas anda untuk memilih model yang paling sesuai.

2. Model Pembelajaran Mesin yang Biasa Digunakan

Berikut adalah beberapa model pembelajaran mesin yang biasa digunakan dan senario penggunaannya:

2.1 Model Regresi

• Regresi Linear (Linear Regression):
  • Senario Penggunaan: Meramalkan satu pembolehubah sasaran berterusan.
  • Contoh: Ramalan harga rumah.

from sklearn.linear_model import LinearRegression

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)

• Regressor Pokok Keputusan (Decision Tree Regressor):
  • Senario Penggunaan: Apabila anda perlu menangkap hubungan bukan linear.

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor

model = DecisionTreeRegressor()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)

2.2 Model Klasifikasi

• Regresi Logistik (Logistic Regression):
  • Senario Penggunaan: Masalah klasifikasi dua kelas.

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)

• Mesin Vektor Sokongan (Support Vector Machine):
  • Senario Penggunaan: Klasifikasi linear dan bukan linear.

from sklearn.svm import SVC

model = SVC(kernel='linear')
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)

2.3 Model Pengelompokan

• Pengelompokan K-Means (K-Means Clustering):
  • Senario Penggunaan: Segmentasi pelanggan atau analisis kluster data.

from sklearn.cluster import KMeans

model = KMeans(n_clusters=3)
model.fit(X_train)
clusters = model.predict(X_test)

2.4 Model Gabungan

• Hutan Rawak (Random Forest):
  • Senario Penggunaan: Regresi dan klasifikasi, sangat fleksibel.

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)

3. Langkah-langkah Memilih Model

Langkah Satu: Pra-pemprosesan Data

Sebelum memilih model, pastikan data anda telah dipra-pemproses, termasuk menangani nilai hilang, penstandardan/normalisasi ciri, dan lain-lain. Anda boleh menggunakan cara berikut untuk penstandardan:

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

Langkah Dua: Pembahagian Dataset

Biasanya, dataset dibahagikan kepada set latihan dan set ujian. Nisbah pembahagian yang biasa adalah 70% untuk latihan, 30% untuk ujian.

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

Langkah Tiga: Memilih Model dan Melatih

Pilih model yang sesuai dan latih seperti yang ditunjukkan dalam contoh kod sebelumnya.

Langkah Empat: Menilai Prestasi Model

Anda boleh menggunakan beberapa cara untuk menilai prestasi model:

• Model Regresi: Menggunakan kesilapan kuasa dua purata (MSE) atau koefisien penentuan (R²).

from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
r2 = r2_score(y_test, predictions)

• Model Klasifikasi: Menggunakan ketepatan, ketepatan, kadar pengambilan, dan lain-lain.

from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
report = classification_report(y_test, predictions)

Langkah Lima: Penalaan Model

Tingkatkan prestasi model melalui penalaan hiperparameter dan pengesahan silang. Sebagai contoh, gunakan kaedah carian grid (Grid Search) untuk penalaan hiperparameter.

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

param_grid = {'n_estimators': [50, 100, 200]}
grid_search = GridSearchCV(RandomForestClassifier(), param_grid, cv=3)
grid_search.fit(X_train, y_train)

4. Kesimpulan

Pemilihan model pembelajaran mesin tidak tetap, ia mesti disesuaikan dengan ciri masalah, ciri data, dan matlamat perniagaan. Dengan memahami kelebihan dan kekurangan pelbagai model, serta mengikuti langkah-langkah di atas, anda akan dapat memilih model yang paling sesuai untuk senario aplikasi anda.

Kami berharap artikel ini dapat membantu anda memahami dan menggunakan model pembelajaran mesin dengan lebih baik, meningkatkan kadar kejayaan projek anda. Jika anda mempunyai soalan lain atau ingin berbincang lebih lanjut, sila berhubung!