Random Forest adalah algoritma machine learning yang menggabungkan hasil dari beberapa decision tree untuk mencapai satu hasil yang lebih akurat. Decision tree adalah algoritma machine learning non-parametrik yang berbentuk seperti struktur pohon.
Random forest bekerja dengan cara membangun sejumlah decision tree secara independen dari data training. Decision tree tersebut dibangun dengan menggunakan teknik bootstrap aggregating, yaitu metode pengambilan sampel data training secara acak dengan pengulangan. Pada setiap iterasi bootstrap, sejumlah data training akan diambil secara acak dengan ukuran yang sama dengan data training asli.
Setelah sejumlah decision tree dibangun, hasil prediksi dari setiap decision tree akan digabungkan untuk mendapatkan hasil prediksi akhir. Hasil prediksi akhir dari random forest adalah hasil yang paling banyak dipilih oleh decision tree.
Random forest memiliki sejumlah keunggulan, antara lain:
Random forest juga memiliki sejumlah kekurangan, antara lain:
Random forest dapat digunakan untuk berbagai macam tugas machine learning, antara lain:
Berikut adalah beberapa contoh aplikasi random forest:
Random forest adalah algoritma machine learning yang powerful dan versatile. Algoritma ini dapat digunakan untuk berbagai macam tugas machine learning, dengan akurasi yang tinggi dan robust terhadap overfitting.
Apa Itu Algoritma Random Forest dalam video berikut
0 Komentar