Bootstrapping (Machine Learning)

Dalam bidang machine learning, bootstrapping adalah teknik yang digunakan untuk meningkatkan performa model dengan cara membuat beberapa subset data dari dataset asli melalui proses resampling. Teknik ini menjadi dasar bagi berbagai algoritma ensemble seperti bagging dan random forest.

Cara Kerja Bootstrapping

Proses bootstrapping pada machine learning dilakukan dengan mengambil sampel data secara acak dengan pengembalian dari dataset awal. Setiap subset yang dihasilkan kemudian digunakan untuk melatih model, dan hasil akhirnya digabungkan untuk meningkatkan akurasi dan mengurangi varians.

Aplikasi pada Algoritma Ensemble

Bootstrapping sangat penting dalam metode ensemble seperti random forest, di mana beberapa pohon keputusan dilatih pada subset bootstrap yang berbeda. Hal ini membuat model menjadi lebih tahan terhadap overfitting dan lebih stabil pada data baru.

Kelebihan dan Kekurangan

Kelebihan utama bootstrapping dalam machine learning adalah kemampuannya meningkatkan generalisasi model. Namun, penggunaan bootstrapping juga dapat meningkatkan beban komputasi karena membutuhkan pelatihan beberapa model secara paralel.