seriuzzz nihhh

Mengapa Ensemble Learning sering kali lebih efektif dalam meningkatkan performa model untuk tugas regresi dan klasifikasi Manakah dari opsi berikut ini yang bukan alasan mengapa Ensemble Learning biasanya menghasilkan hasil yang lebih baik?"

• A. Meningkatkan keakuratan prediksi dengan memanfaatkan kekuatan dari masing-masing model individu.
  

• B. Mengurangi variabilitas prediksi melalui metode agregasi seperti rata-rata atau voting mayoritas, yang menciptakan model yang lebih stabil.
  

• C. Mempercepat waktu pelatihan model karena mengandalkan algoritma yang lebih sederhana daripada pendekatan model tunggal.

• D. Mengurangi kemungkinan overfitting dengan menggabungkan prediksi dari model yang dilatih pada dataset yang berbeda atau menggunakan parameter yang berbeda.
  

Dalam pembelajaran mesin, teknik Ensemble Learning sering digunakan untuk meningkatkan kinerja prediktif model dalam tugas regresi dan klasifikasi. Salah satu manfaat utama dari penggunaan Ensemble Learning adalah peningkatan keakuratan prediksi melalui kombinasi output dari berbagai model. Pertimbangkan karakteristik ini, bagaimana Ensemble Learning dapat secara efektif mengurangi bias dan varians dalam prediksi, dan manakah dari pilihan berikut yang paling akurat menggambarkan dampak penggunaan Ensemble Learning dalam proyek regresi dan klasifikasi?"

• A. Ensemble Learning meningkatkan keakuratan dengan mengurangi kompleksitas komputasi yang dibutuhkan, memungkinkan model lebih cepat dipelajari.
  

• B. Dengan menggabungkan berbagai model, Ensemble Learning dapat mengurangi bias dan varians, membuat prediksi lebih stabil dan akurat, terutama dalam data yang kompleks dan beragam.
  

• C. Ensemble Learning memungkinkan penggunaan model tunggal secara berulang untuk mendapatkan hasil yang paling akurat, menghindari kebutuhan akan multiple models.

• D. Fokus utama dari Ensemble Learning adalah untuk memfasilitasi visualisasi data, membantu pengguna memahami pola data dengan lebih baik melalui metode klasifikasi dan regresi yang beragam.

Bagging, singkatan dari Bootstrap Aggregating, adalah teknik ensemble learning yang meningkatkan stabilitas dan akurasi dari algoritma machine learning. Ini dilakukan dengan cara:

• A. Melatih model secara berurutan dengan memberikan bobot lebih pada sampel yang salah diklasifikasikan.
  

• B. Menggabungkan prediksi dari berbagai model dengan memilih kelas yang paling sering

• C. Membuat beberapa subset dari dataset asli dengan pengambilan sampel ulang dengan penggantian dan melatih model pada setiap subset tersebut.

• D. Menggunakan sebuah meta-model untuk menggabungkan prediksi dari model-model dasar.

Dalam Bagging (Bootstrap Aggregating), setiap model dalam ensemble dilatih secara independen pada sampel data yang diambil dengan penggantian dari dataset asli. Teknik ini efektif dalam mengurangi varians model. Apakah pernyataan berikut ini benar mengenai Bagging?

• A. Bagging secara khusus meningkatkan bias model dan mengurangi varians.
  

• B. Setiap model dalam Bagging harus berbeda secara algoritma untuk efektivitas maksimal.
  

• C. Bagging dapat menggunakan jenis model yang sama atau berbeda asalkan dilatih pada sampel data yang berbeda.

• D. Bagging tidak efektif untuk model yang sudah memiliki bias yang rendah dan varians yang tinggi.

Adaptive Boosting (AdaBoost) adalah metode boosting yang bertujuan untuk meningkatkan kinerja model regresi dengan:

• A. Membuat dan menggabungkan ratusan model kecil yang lemah untuk membentuk model yang kuat.
  

• B. Memberikan bobot yang sama pada setiap prediksi dari model yang berbeda.

• C. Secara iteratif menyesuaikan bobot dari sampel yang salah diklasifikasikan sehingga model berikutnya dapat fokus pada kasus yang lebih sulit.

• D. Memilih secara acak fitur-fitur dari dataset untuk mengurangi dimensi.

Dalam teknik Boosting seperti Adaptive Boosting (AdaBoost), proses pelatihan model dilakukan secara berurutan dengan setiap model berikutnya berusaha memperbaiki kesalahan dari model sebelumnya. Bagaimana cara Adaptive Boosting mengurangi kesalahan pada model ensemble?

• A. Dengan memberikan bobot yang lebih tinggi pada observasi yang salah diprediksi oleh model sebelumnya, sehingga model berikutnya dapat fokus pada kasus sulit tersebut.

• 
  B. Dengan menggabungkan model secara acak tanpa memperhatikan performa model individu.

• C. Dengan menggunakan setiap model untuk memprediksi variabel target yang berbeda dalam dataset.

• D. Dengan melatih setiap model pada dataset lengkap tanpa sampling atau penggantian.

Stacking (stacked generalization) adalah metode untuk menggabungkan berbagai model pembelajaran mesin dengan:

• A. Membagi dataset menjadi beberapa subset dan melatih setiap model pada satu subset.

• B. Memilih satu model berdasarkan kinerja validasi silang terbaik dan mengabaikan model lainnya.

• C. Melatih model-model dasar pada dataset yang sama, kemudian menggunakan prediksi dari model-model tersebut sebagai input untuk meta-model yang membuat prediksi akhir.

• D. Memberikan bobot yang sama untuk prediksi dari setiap model dasar.

Dalam meningkatkan kinerja model ensemble, Optuna digunakan untuk:

• A. Secara otomatis dan efisien mencari hyperparameter terbaik menggunakan teknik seperti grid search.
  

• B. Membuat visualisasi dari struktur model ensemble untuk analisis mendalam.

• C. Menyediakan dataset sintetis untuk testing performa model.

• D. Framework ini memfasilitasi pencarian hyperparameter dengan teknik optimasi berbasis gradient

Ketika mengevaluasi model ensemble dalam regresi, metrik yang sering digunakan untuk mengukur kinerja termasuk:

• A. Accuracy dan Precision.

• B. Mean Squared Error (MSE) dan Mean Absolute Error (MAE).

• C. F1 Score dan Recall.

• D. Area Under the ROC Curve (AUC-ROC).

Dalam konteks regresi, overfitting terjadi ketika model terlalu kompleks, mengakibatkan:

• A. Performa yang buruk pada data latih namun baik pada data uji.

• B. Performa yang baik pada data latih namun buruk pada data uji.

• C. Model tidak mampu mempelajari pola apapun dari data.

• D. Konsistensi hasil yang baik antara data latih dan data uji.