Proses Klasifikasi kNN dengan Python

Proses klasifikasi adalah salah satu teknik yang digunakan dalam machine learning untuk mengelompokkan data ke dalam kategori atau kelas yang berbeda. Salah satu algoritma klasifikasi yang populer adalah k-Nearest Neighbors (kNN). Dalam artikel ini, kita akan membahas proses klasifikasi kNN dengan menggunakan bahasa pemrograman Python.

Apa itu kNN?

kNN adalah algoritma klasifikasi yang sederhana namun efektif. Prinsip dasar kNN adalah mencari sejumlah k tetangga terdekat dari data yang akan diklasifikasikan, dan kemudian mengklasifikasikannya berdasarkan mayoritas kelas dari tetangga-tetangga tersebut. Jadi, jika sebagian besar tetangga adalah anggota kelas A, maka data yang akan diklasifikasikan juga akan dianggap sebagai anggota kelas A.

Proses Klasifikasi kNN

Proses klasifikasi kNN melibatkan beberapa tahap. Berikut adalah langkah-langkah utama dalam proses tersebut:

1. Mengumpulkan dan mempersiapkan data pelatihan: Langkah pertama dalam proses klasifikasi kNN adalah mengumpulkan data pelatihan yang akan digunakan untuk melatih model. Data ini harus sesuai dengan masalah yang ingin kita selesaikan dan harus mencakup fitur-fitur yang relevan untuk klasifikasi.
2. Menentukan jumlah tetangga terdekat (k): Selanjutnya, kita harus menentukan jumlah tetangga terdekat yang akan digunakan dalam proses klasifikasi. Jumlah k yang optimal biasanya bergantung pada karakteristik data dan masalah yang sedang kita hadapi.
3. Menghitung jarak antara data yang akan diklasifikasikan dengan data pelatihan: Setelah itu, kita perlu menghitung jarak antara data yang akan diklasifikasikan dengan setiap data pelatihan. Jarak ini bisa dihitung menggunakan berbagai metrik, seperti Euclidean distance atau Manhattan distance.
4. Mengidentifikasi k tetangga terdekat: Setelah menghitung jarak antara data yang akan diklasifikasikan dengan data pelatihan, kita perlu mengidentifikasi k tetangga terdekat yang memiliki jarak terpendek dengan data yang akan diklasifikasikan.
5. Mengklasifikasikan data: Setelah mengidentifikasi k tetangga terdekat, kita dapat mengklasifikasikan data yang akan diklasifikasikan berdasarkan mayoritas kelas dari tetangga-tetangga tersebut.

Contoh Implementasi kNN dengan Python

Untuk mengilustrasikan proses klasifikasi kNN dengan Python, mari kita lihat contoh sederhana di bawah ini:

“`pythonfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import accuracy_score

# Memuat dataset irisiris = load_iris()X = iris.datay = iris.target

# Membagi dataset menjadi data pelatihan dan data ujiX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Membuat objek kNN classifier dengan k = 3knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# Melatih model dengan data pelatihanknn.fit(X_train, y_train)

# Memprediksi kelas data ujiy_pred = knn.predict(X_test)

# Menghitung akurasi prediksiaccuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)“`

Pada contoh di atas, kita menggunakan dataset iris yang merupakan dataset klasik dalam machine learning. Kita membagi dataset menjadi data pelatihan dan data uji menggunakan fungsi `train_test_split` dari library scikit-learn. Selanjutnya, kita membuat objek kNN classifier dengan k = 3 dan melatih model dengan data pelatihan menggunakan metode `fit`. Setelah itu, kita melakukan prediksi pada data uji menggunakan metode `predict` dan menghitung akurasi prediksi menggunakan fungsi `accuracy_score`.

Keuntungan dan Kerugian kNN

kNN memiliki kelebihan dan kelemahan seperti halnya algoritma klasifikasi lainnya. Berikut adalah beberapa keuntungan dan kerugian kNN:

Keuntungan:

• Sederhana dan mudah diimplementasikan: kNN adalah algoritma klasifikasi yang sederhana dan mudah dipahami, sehingga cocok untuk pemula dalam machine learning.
• Tidak memerlukan proses pembelajaran: kNN tidak memerlukan proses pembelajaran yang rumit seperti algoritma klasifikasi lainnya. Algoritma ini hanya perlu menyimpan data pelatihan dalam memori.
• Mampu menangani data non-linear: kNN dapat menangani data yang tidak memiliki hubungan linear dengan baik, karena algoritma ini tidak melakukan asumsi tentang distribusi data.

Kerugian:

• Memerlukan ruang penyimpanan yang besar: kNN menyimpan semua data pelatihan dalam memori, sehingga memerlukan ruang penyimpanan yang besar untuk dataset yang besar.
• Responsif terhadap data yang tidak relevan: kNN cenderung responsif terhadap data yang tidak relevan, karena menganggap semua fitur memiliki bobot yang sama. Oleh karena itu, normalisasi data sebelum menggunakan kNN sangat penting.
• Perhitungan jarak yang mahal: Menghitung jarak antara data yang akan diklasifikasikan dengan data pelatihan dapat menjadi komputasi yang mahal, terutama untuk dataset besar.

Kesimpulan

Proses klasifikasi kNN adalah salah satu teknik yang populer dalam machine learning untuk mengelompokkan data ke dalam kategori atau kelas yang berbeda. Dalam artikel ini, kita telah membahas proses klasifikasi kNN dengan menggunakan bahasa pemrograman Python. Kita juga melihat contoh implementasi kNN dengan menggunakan library scikit-learn. Selain itu, kita juga membahas keuntungan dan kerugian kNN.

FAQs

1. Apa itu k-nearest neighbors (kNN)?

kNN adalah algoritma klasifikasi yang sederhana namun efektif yang mencari sejumlah k tetangga terdekat dari data yang akan diklasifikasikan, dan kemudian mengklasifikasikannya berdasarkan mayoritas kelas dari tetangga-tetangga tersebut.

2. Bagaimana cara menentukan nilai k yang optimal?

Nilai k yang optimal biasanya bergantung pada karakteristik data dan masalah yang sedang kita hadapi. Nilai k yang terlalu kecil dapat menyebabkan overfitting, sedangkan nilai k yang terlalu besar dapat menyebabkan underfitting. Biasanya, k diambil sebagai bilangan ganjil untuk menghindari hasil yang sama saat ada jumlah tetangga terdekat dengan jumlah k yang sama.

3. Apa perbedaan antara kNN dan k-means?

kNN adalah algoritma klasifikasi yang digunakan untuk mengklasifikasikan data berdasarkan mayoritas kelas dari tetangga terdekat. Di sisi lain, k-means adalah algoritma pengelompokan (clustering) yang digunakan untuk mengelompokkan data menjadi k kelompok berdasarkan jarak antara titik data.

4. Apakah kNN cocok untuk data dengan banyak fitur?

kNN cenderung tidak efisien untuk data dengan banyak fitur, karena perhitungan jarak antara data yang akan diklasifikasikan dengan data pelatihan dapat menjadi komputasi yang mahal. Selain itu, dengan banyaknya fitur, risiko mendapatkan data yang tidak relevan juga meningkat.

5. Apakah kNN dapat digunakan untuk masalah regresi?

kNN umumnya digunakan untuk masalah klasifikasi, bukan regresi. Namun, kNN dapat diadaptasi untuk masalah regresi dengan mengambil rata-rata atau median dari nilai target dari tetangga terdekat sebagai prediksi.