Algoritma Klasifikasi Yang Populer – www.kolonginfo.com. Algoritma klasifikasi digunakan untuk memprediksi atau mengklasifikasikan entitas berdasarkan fitur atau atribut yang diberikan. Dalam kehidupan sehari-hari penggunaan algoritmas klasifikasi contoh seperti pemilahan produk dan rekomendasi, deteksi penipuan, dan analisis sentimen dan lainnya.
Algoritma Klasifikasi
Dalam kehidupan sehari-hari penggunaan algoritma klasifikasi contoh seperti pemilahan produk dan rekomendasi, deteksi penipuan, dan analisis sentimen dan lainnya. Berikut ini adalah beberapa algoritma klasifikasi yang populer digunakan dan biasanya digunakan dalam machine learning (baca artikel terkait machine learning):
Naive Bayes:
Naive Bayes merupakan algoritma klasifikasi yang mengacu pada teorema Bayes dengan asumsi bahwa atribut yang diberikan saling independen. Algoritma ini cocok digunakan pada data dengan fitur diskrit dan banyak diaplikasikan dalam spam filtering serta klasifikasi teks.
Decision Tree:
Decision Tree menggunakan struktur pohon keputusan untuk mengklasifikasikan data. Setiap simpul pada pohon merepresentasikan keputusan berdasarkan fitur yang ada. Decision Tree dapat digunakan pada data dengan fitur numerik maupun kategorikal.
Random Forest:
Random Forest merupakan teknik ensemble learning yang terdiri dari banyak decision tree. Setiap decision tree dibangun dengan menggunakan sampel acak dari dataset dan fitur yang dipilih secara acak. Prediksi akhir diperoleh dengan menggabungkan prediksi dari setiap decision tree. Random Forest cocok untuk mengklasifikasikan data yang kompleks dan memiliki banyak fitur.
Support Vector Machine (SVM):
SVM digunakan untuk mengklasifikasikan data dengan membangun hyperplane yang memaksimalkan margin antara kelas-kelas yang berbeda. SVM dapat digunakan pada data yang linier maupun non-linier dengan menggunakan fungsi kernel.
K-Nearest Neighbors (KNN):
KNN mengklasifikasikan data berdasarkan mayoritas label dari tetangga terdekat (k-nearest neighbors) dari titik yang ingin diklasifikasikan. KNN sangat sederhana dan dapat digunakan pada data dengan fitur numerik maupun kategorikal.
Kesimpulan
Itulah beberapa algoritma klasifikasi yang populer. Setiap algoritma memiliki karakteristik, kelebihan, dan kelemahan masing-masing. Pemilihan algoritma yang tepat bergantung pada karakteristik data yang akan diklasifikasikan.