Algoritma Random Forest disebut sebagai salah satu algoritma machine learning terbaik, sama seperti Naïve Bayes dan Neural Network. Random Forest adalah kumpulan dari decision tree atau pohon keputusan. Algoritma ini merupakan kombinasi masing-masing tree dari decision tree yang kemudian digabungkan menjadi satu model. Biasanya, Random Forest dipakai untuk masalah regresi dan klasifikasi dengan kumpulan data yang berukuran besar. Yuk, cari tahu lebih banyak soal Random Forest!

Mengenal Algoritma Random Forest

Random Forest adalah algoritma dalam machine learning yang digunakan untuk pengklasifikasian data set dalam jumlah besar. Karena fungsinya bisa digunakan untuk banyak dimensi dengan berbagai skala dan performa yang tinggi. Klasifikasi ini dilakukan melalui penggabungan tree dalam decision tree dengan cara training dataset yang Anda miliki.

Salah satu algoritma terbaik dalam machine learning ini menggunakan decision tree atau pohon keputusan untuk melangsungkan proses seleksi, di mana tree atau pohon decision tree akan dibagi secara rekursif berdasarkan data pada kelas yang sama. Dalam hal ini, penggunaan tree yang semakin banyak akan memengaruhi akurasi yang didapat menjadi lebih optimal. Penentuan klasifikasi dengan Random Forest dilakukan berdasarkan hasil voting dan tree yang terbentuk. 

Cara kerja Algoritma Random Forest

Random Forest adalah algoritma untuk pengklasifikasian. Lalu, seperti apa cara kerjanya? Random Forest bekerja dengan membangun beberapa decision tree dan menggabungkannya demi mendapatkan prediksi yang lebih stabil dan akurat. ‘Hutan’ yang dibangun oleh Random Forest adalah kumpulan decision tree di mana biasanya dilatih dengan metode bagging. Ide umum dari metode bagging adalah kombinasi model pembelajaran untuk meningkatkan hasil keseluruhan

Algoritma Random Forest meningkatkan keacakan pada model sambil menumbuhkan tree. Alih-alih mencari fitur yang paling penting saat memisahkan sebuah node, Random Forest mencari fitur terbaik di antara subset fitur yang acak. Alhasil, cara ini menghasilkan keragaman yang luas dan umumnya menghasilkan model yang lebih baik.

Implementasi Algoritma Random Forest

Random Forest adalah algoritma yang diimplementasikan dalam berbagai sektor, mulai dari perbankan hingga e-commerce. Berikut contoh implementasi Random Forest. 

1. Perbankan

Dalam sektor perbankan, Random Forest digunakan untuk memprediksi kelayakan kredit pemohon pinjaman. Algoritma ini membantu lembaga pemberi pinjaman membuat keputusan terbaik apakah akan memberikan pinjaman atau tidak. Perbankan juga memakai Random Forest untuk mendeteksi penipuan.

2. Kesehatan

Sektor kesehatan juga menggunakannya untuk mendiagnosis pasien. Pasien akan didiagnosis dengan melihat riwayat medis sebelumnya. Rekam medis sebelumnya ditinjau untuk menetapkan dosis obat tepat pada pasien.

3. Analis keuangan

Analis keuangan menggunakan Random Forest untuk mengidentifikasi pasar potensial saham. Hal ini juga memungkinkan mereka mengidentifikasi kondisi saham.

4. E-commerce

E-commerce pun tak luput menggunakan Random Forest dalam operasional hariannya. Dengan menggunakan Random Forest, vendor e-commerce dapat memprediksi preferensi pelanggan berdasarkan perilaku konsumsi masa lalu. 

Kapan sebaiknya menghindari penggunaan Algoritma Random Forest?

Meski Random Forest adalah algoritma yang bisa diterapkan pada beragam sektor, ada saat- saat tertentu Anda harus menghindari penggunaannya, yaitu dalam kondisi berikut ini.

1. Ekstrapolasi

Regresi Random Forest tidak ideal untuk ekstrapolasi data. Ini karena Random Forest tidak seperti regresi linier yang menggunakan pengamatan untuk memperkirakan nilai di luar rentang pengamatan. Itulah mengapa pengaplikasian Random Forest berhubungan dengan klasifikasi.

2. Datanya jarang

Random Forest tidak akan memberikan hasil maksimal ketika data yang Anda pakai sangat jarang. Dalam hal ini, subset fitur dan sampel bootstrap akan menghasilkan ruang invariant. Hasilnya adalah perpecahan yang tidak produktif sehingga memengaruhi hasil akhir.

Kesimpulan

Pada akhirnya, algoritma ini sangat berguna dalam pengklasifikasian data, terutama jika jumlahnya besar. Random Forest adalah algoritma terbaik sebab mudah digunakan dan fleksibel. Metode ini memungkinkan Anda untuk memecahkan masalah regresi dan klasifikasi. Untuk belajar lebih jauh tentang algoritma Random Forest dan penerapannya, ikuti kelas Algoritma Data Science School!