Perkenalan Machine Learning Algorithm – Part 1

Pada tutorial sebelumnya saya hanya mengajarkan bagaimana alur data science dan machine learning proses. Saya hanya mengajarkan pemakaian tools machine learning dengan menggunakan scikit-learn. Hal ini saya tujukan untuk memberikan pemahaman mengenai end to end skeleton yang dapat anda gunakan pada setiap project machine learning anda. Setelah anda mengetahui apa-apa saja langkah-langkah yang ada maka anda dapat dengan mudah memperdalam masing-masing machine learning algorithm nya.

Pada kesempatan tutorial selanjutnya dalam blog ini kita akan mempelajari mengenai masing-masing algoritma machine learning. Kita akan belajar istilah-istilah yang lazim digunakan dalam dunia machine learning.

Programmer dapat belajar dengan cepat jika diberikan contoh dan deskripsi yang jelas mengenai sesuatu hal. Hal ini juga berlaku terhadap algoritma machine learning. Tutorial akan terdri dari deskripsi algoritma machine learning dan juga bagaimana cara mengimplementasikannya dengan bahasa pemrograman python.

Blog ini ditulis untuk programmer sehingga tidak menggangap anda memiliki pengalaman dalam statistika, probability dan juga linear algebra. Jika anda mengetahui sedikit statistika maka hal itu akan dapat membantu anda tetapi tidak menjadi penghambat anda untuk memahami tutorial tersebut.

Data memiliki bagian terbesar dalam machine learning. Sehingga kita perlu belajar terminologi yang benar ketika berbicara mengenai data. Mari kita mulai saja dengan bagaimana anda berpikir tentang data. Pikirkan saja spreadsheet atau excel file. Kita memiliki kolom, row dan cell.

 

Sebuah kolom memiliki data dengan tipe yang sama. Contoh kita memiliki kolom berat, tinggi atau harga. Semua data pada kolom yang sama memiliki skala dan arti yang sama dengan yang lain. Kolom ini sering disebut juga sebagai attribute atau fitur.

Row menggambarkan satu observasi atau single instance. Semakin banyak row yang kita punya semakin banyak example dari domain yang kita pelajari.

Cell merupakan single value dari satu row atau kolom.

Gampangnya kita dapat menyebut data ini sebagai tabular atau dataframe data. Bentuk data seperti ini sangat mudah digunakan dalam machine learning. Ada beberapa term yang digunakan pada perspektif yang berbeda. Ada 2 perspektif yaitu statistical dan computer science

Dari perspektif statistical learning kita melihat bahwa ada fungsi yang akan dicoba dipelajari oleh algoritma machine learning. Jika kita memberikan input value maka akan dicoba diprediksi output valuenya.

Output = f(input)

Kolom tersebut akan menjadi input yang disebut sebagai variable input. Dimana kolom yang akan kita prediksi untuk input yang akan datang disebut sebagai output variable atau response variable.

OutpuVariable = f(InputVariables)

Biasanya kita akan memiliki lebih dari satu input variable. Dalam hal ini kita akan menyebut input variable tersebut sebagai input vector.

OutputVariable = f(InputVector)

Jika anda masih ingat dengan pelajaran statistika anda yang lalu anda akan mengetahui terminologi jadul. Yaitu banyak disebut sebagai dependent dan variable independent.

DependentVariable = f(IndependentVariables)

Untuk lebih sederhananya kita menyingkatnya menjadi

Y = f( X )

Dari computer science perspektif kita sering sekali mendengar bahwa row disebut sebagai entity dan kolom disebut sebagai attribute. Atau sering disingkat menjadi

OutputAttribute = Program(InputAttributes)

Nama lain dari kolom adalah fitur.

Output = Program(InputFeatures)

Observation juga sering disebut sebagai instance. Dan Output sering disebut sebagai prediksi

Prediction = Program(Instance)

Banyak juga orang menyamakan model dan algoritma. Dan kadang digunakan saling menggantikan satu sama lain. Model adalah representasi dari apa yang telah dipelajari dari data atau hasil dari algoritma yang belajar teresbut. Algoritma adalah proses dari pembelajaran tersebut.

Model = Algorithm(Data)

Advertisement

Berkompetisi di Kaggle – Part 3– Menambahkan Fitur

Ketika kita menggunakan fungsi .describe() kita menyadari bahwa tidak semua kolom ditampilkan. Hanya kolom-kolom yang mempunyai data numerik saja. Kita tidak dapat mengirimkan data non numerik sebagai input ke algoritma machine learning.

Ada dua pilihan, yaitu mengeluarkan data non numeric pada saat training atau mencari cara untuk mengubah data tersebut ke numerik.

Untuk saat ini kita akan mengabaikan kolom/attribute Ticket, Cabin dan Nama karena kita tidak mengambil informasi yang lebih dari situ.

Mari kita convert Sex ke kolom dengan tipe numerik. Kita dapat mengubahnya dengan mengubah male menjadi 0 dan female menjadi 1.

Hal ini dapat kita lakukan dengan code berikut ini

Berikutnya kita akan mengubah kolom Embarked ke numerik. Kita juga mengisi missing value dari kolom tersebut.

Sekarang kita masih tetap akan menggunakan LogisticRegression dan mengevaluasi feature/attribute terbaru kita.

Wow dengan menambahkan beberapa attribute kita dapat mencapai akurasi 78%.

Sekarang kita akan membuat submission dengan menggunakan fitur yang baru. Terlebih dahulu kita akan menyamakan perubahan yang kita lakukan pada dataset training dengan dataset test.

 

Kita dapat melakukan copy paste dari code sebelum dan menambahkan fitur yang kita inginkan.

Sekarang kita akan submit hasil tersebut ke kaggle.

Selamat anda berhasil melakukan kemajuan akurasi menjadi 75%.

Kita akan tetap terus berjuang untuk mendapatkan hasil yang lebih baik pada iterasi berikutnya. Apakah itu dengan menambah fitur atau mengubah algoritma yang kita butuhkan.

Sampai jumpa pada tutorial selanjutnya.

 

Cheers

Berkompetisi di Kaggle – Part 2– Melakukan prediksi sederhana

Pada tutorial ini kita akan melakukan submission berdasarkan algoritma yang kita buat. Pertama sekali kita perlu mendownload dataset yang ada dari website kaggle untuk kompetisi titanic.

Simpan file dataset tersebut pada tempat yang mudah di akses.

Kita sekarang sudah dapat meload data tersebut dan melakukan analisa sederhana. Sesuaikan dengan path dari dataset yang anda punya.

Kita dapat melihat 10 data teratas dengan fungsi head pada pandas dataset.

Untuk melihat statistik dari data numerik anda dapat memanggil fungsi describe.

Anda tentu melihat kejanggalan pada hasil dari statistik yang ada. Kita melihat bahwa attribute Age tidak memiliki jumlah yang sesuai dengan kolom lain nya. Hal ini disebabkan oleh null atau value yang hilang. Mari kita lihat lebih dalam lagi untuk attribute tersebut.

 

Ternyata memang benar terdapat NaN. Hal ini harus kita atasi karena algoritma machine learning akan memproses data yang salah tersebut. Kita harus melakukan pre processing untuk mengisi value yang hilang tersebut. Untuk hal yang sederhana ini kita dapat mengisnya dengan nilai tengah atau median dari data tersebut.

Oke sekarang agar kita tidak bosan maka kita dapat saja mengambil salah satu algoritma klasifikasi dan langsung menghitung akurasinya. Kita akan melakukan coba-coba atau eksperimen dengan data set berikut dan algoritmanya. Attribute yang kita pilih adalah Pclass dan Age. Artinya kita menggunakan 2 attribute atau features tersebut untuk melakukan prediksi. Algoritma yang kita pilih disini adalah LogisticRegression

Kita dapat melihat bahwa akurasi dari algoritma LogisticRegression adalah 69% terhadap data training. Cukup rendah. Tetapi untuk saat ini kita dapat menggunakannya sebagai baseline.

Sekarang kita akan melakukan prediksi terhadap dataset testing. Kita load dan bersihkan dulu data testing sesuai dengan apa yang kita lakukan terhadap Age.

Langsung saja kita lakukan fitting dan training terhadap model tersebut dengan menggunakan data training. Dan prediksi dengan data testing.

 

Setelah kita mem prediksi kita dapat menyimpan hasil nya pada dataframe dan ditulis ke csv file untuk di submit.

Jika anda melakukan submission terhadap result tersebut anda akan mendapatkan akurasi  kurang lebih 66%

 

Cukup untuk kita jadikan baseline. Selanjutnya pada tutorial berikutnya masih di topik titanic kita akan membandingkan beberapa algoritma dan memilih yang terbaik. Kita juga akan melakukan feature engineering untuk mendapatkan hasil yang lebih baik.

Kita akan melakukan iterasi pada permasalahan titanic tersebut. Kita tidak bisa menyerah pada hasil dan merasa puas hanya dengan satu iterasi saja. Kita harus mengulang kembali proses-proses yang sebelumnya telah kita pelajari.

Anda juga dapat mencoba-coba parameter dan algoritma yang lain seperti SVM, Decision Tree etc.

 

Selamat melakukan eksplorasi

 

Cheers

Machine Learning “Hello World” – Part 04 – Evaluasi Algoritma Learning

Ini adalah waktunya untuk masuk ke pertunjukan sebenarnya dari machine learning.  

 

 

Kita akan membuat model dari data yang ada dan melakukan estimasi terhadap akurasi dari data yang belum diketahui sebelumnya. Berikut langkah-langkah nya

1. Memisahkan dataset untuk validasi
2. Membuat test untuk 10 fold cross validation
3. Membangun 6 model untuk memprediksi spesies bunga dari pengukuran bunga
4. Memilih model yang terbaik
5. Melakukan prediksi dengan model yang terbaik

Dataset untuk Validasi

Mari kita mulai membagi dataset untuk validasi dan untuk training. Kita perlu mengetahui apakah model yang akan kita buat adalah model yang baik. Kemudian kita akhirnya akan menggunakan metode statistik untuk melakukan estimasi akurasi dari model terhadap data yang belum diketahui sebelumnya. Kita akan membagi dataset tersebut menjadi dua bagian 80% digunakan untuk training model dan 20% digunakan untuk validasi.

 

Sekarang kita telah memiliki data untuk training di X_train dan Y_train untuk membuat mode dan X_validation dan Y_validation yang dapat kita gunakan untuk memvalidasi model yang dibuat.

Kita akan menggunakan teknik 10-fold cross validation untuk melakukan estimasi akurasi. Kita akan membagi dataset kita menjadi 10 bagian, 9 untuk training dan 1 lagi untuk test. Kita akan melakukan kombinasi train-test split. Kita akan menggunakan akurasi matrix untuk melakukan evaluasi model. Ini adalah rasio dari jumlah prediksi yang benar dibagi dengan jumlah instance dari dataset dikali dengan 100 untuk mendapatkan persentasi. Kita akan menggunakan scoring variable dalam membangun dan mengevaluasi setiap model.

 

This is a ratio of the number of correctly predicted
instances divided by the total number of instances in the dataset multiplied by 100 to give a
percentage (e.g. 95% accurate). We will be using the scoring variable when we run build and
evaluate each model next.

Membangun model

Kita tidak tahu algoritma machine learning mana yang terbaik untuk masalah iris ini dan konfigurasi apa yang tepat. Seperti yang sebelumnya kita sampaikan bahwa machine learning dan data mining adalah experimental science. Jadi kita perlu mencoba-coba algoritma dan menentukan mana yang cocok berdasarkan statistik.

Mari kita melakukan evaluasi terhadap 6 algoritma yang berbeda

• Logistic Regression (LR)
• Linear Discriminant Analysis ( LDA ).
• k-Nearest Neighbors ( KNN )
• Classification dan Regression Tree ( CART )
• Gaussian Naive Bayes ( NB )
• Support Vector Machine ( SVM )

Jangan takut jika anda belum mengetahui atau memahami ke enam algoritma di atas. Untuk sekarang ini anda dapat memperlakukannya sebagai black box dimana jika kita memberikan input akan mengeluarkan output. Tentu saja setelah kita melakukan training terhadap fungsi tersebut berdasarkan data-data contoh.

List di atas merupakan kombinasi yang bagus antara algoritma Linear sederhana ( LR and LDA ) dan juga non linear ( KNN, CART, NB, SVM ). Mari kita evaluasi ke enam algoritma tersebut.

Sekarang kita sudah dapat menentukan model mana yang akan kita gunakan. Kita dapat melihat bahwa KNN memiliki akurasi yang terbaik. Sekarang kita akan melakukan validasi terhadap testing data set yang telah kita sisihkan sebelumnya.

Kita mendapatkan akurasi 90% ! Good progress.

Confusion matrix juga menunjukkan bahwa ada 3 error yang tercipta.

Untuk mengetahui lebih dalam mengenai confusion matrix kita dapat melihat pada tutorial berikut.

 

http://www.dataschool.io/simple-guide-to-confusion-matrix-terminology/

https://www.coursera.org/learn/ml-foundations/lecture/pcbUq/false-positives-false-negatives-and-confusion-matrices 

 

Selamat anda sudah melakukan end to end machine learning project. Anda juga mendapatkan accuracy yang cukup baik. Sekarang kita dapat beranjak menuju tutorial yang lebih menantang lagi. Bagaimana memulai kompetisi di Kaggle !!

 

Ikuti terus seri tutorial pada blog ini.

 

Cheers

Machine Learning “Hello World” – Part 02 – Loading dan Summary

 

 

Pada tutorial ini kita akan membahas bagaimana python dapat digunakan untuk melakukan pembangunan aplikasi machine learning. Untuk meningkatkan kepercayaan diri kita perlu melihat pengunaan python secara end to end. Artinya kita mengabungkan semua unsur yang diperlukan dalam machine learning. Seperti loading data, menampilkan descriptive statistics dan summary, sedikit visualization dan membandingkan 6 machine learning model.

Machine learning merupakan experimental science, jadi kita harus mencoba coba teknik yang menghasilkan hasil yang cukup akurat dan dapat diterima. Jadi tidak ada the best machine learning algorithm, semuanya tergantung hasil dari experiment kita, feature (attribute) yg digunakan sebagai input dan juga setting dari parameter yang digunakan.

 

Project kecil yang bisa dijadikan sebagai awal adalah mengklasifikasikan atau mengkategorikan jenis bunga iris. Iris dataset adalah dataset yang bagus untuk project pertama dikarenakan dataset tersebut sudah dipahami dengan baik.

Attribute nya semuanya adalah numeric sehingga kita tidak perlu melakukan feature engineering terlalu dalam. Kita tidak perlu melakukan standarisasi atau normalisasi terhadap data numeric karena datanya memiliki scala yang sama dan unit yang sama.

Hanya memiliki 4 attribute ( feature ) dan 150 rows ( instance ) sehingga bisa di load semuanya ke memory.

Dalam tutorial ini kita akan melakukan project kecil secara end to end. Berikut adalah overview dari hal-hal yang akan kita lakukan

1. Loading dataset
2. Melakukan summary terhadap dataset
3. Memvisualisasikan dataset
4. Melakukan evaluasi terhadap algorithm
5. Melakukan prediksi terhadap dataset

Pahami setiap step by step dan sangat di harapkan anda mengetikkan semua command sendiri sehingga mendapatkan feel dari pemrograman machine learning.

Mari kita masuk ke tutorial pertama

 

Import Library

Pertama sekali yang kita lakukan adalah melakukan import terhadap semua library yang dibutuhkan.

Pastikan semuanya dapat di load tanpa error. Jika terjadi error pastikan anda telah menginstall pandas dan juga scipy dari package manager conda.

Loading Dataset

Iris dataset dapat di download dari site berikut ini.

https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data

Simpan file tersebut dengan nama iris.data.csv.

Kita akan menggunakan pandas untuk me load data. Kita juga akan menggunakan pandas untuk melakukan eksplorasi deskriptif statistics dan visualization. Perhatikan bahwa kita mencantumkan nama untuk setiap column pada saat me load data. Ini akan membantu kita dalam mengekspolore data kemudian.

 

Explorasi Dataset

Sekarang saatnya kita melihat isi dan struktur dari data yang baru saja kita load. Hal-hal yang akan kita lihat adalah

1. Dimensi dari dataset
2. Keseluruhan data
3. Statistical Summary dari semua attribute
4. Breakdown dari data berdasarkan class variable.

Tenang saja, masing-masing hanya butuh eksekusi satu command saja. Dan command tersebut akan berguna untuk project-project machine learning berikutnya.

Dimensi dari Dataset

Kita dapat melihat berapa instance ( baris ) yang ada dan berapa banyak attribute ( kolum ) yang dipunyai oleh data dengan property shape pada pandas.

Dari sini kita dapat mengetahui bahwa ada 150 baris atau instance dan 5 attribute atau feature.

Struktur data.

Ada baiknya jika kita melihat-lihat bagaimana sebenarnya bentuk data dan formatnya. Kita dapat mengambil sample beberapa data dari atas.

Dari sini anda dapat mengambil beberapa kesimpulan dengan melihat 20 row pertama. Semua attribute adalah numeric, dan class yng akan dikategorikan adalah string. Kita juga melihat bahwa semuanya tidak ada yang mengandung nilai null. Hal ini akan kita pastikan lagi lebih jauh di explorasi berikutnya.

Statistical Summary

Sekarang kita dapat melihat summary dari setiap attribute. Hal ini mencakup count, mean, min dan max value juga percentile.

Disini kita dapat melihat bahwa semua attribute yang berisi numerik atau angka memiliki scale yang sama dan diantara 0 sampai dengan 8 centimeters. Kita juga dapat melihat count nya sama semua yaitu 150 dimana hal ini menunjukkan bahwa tidak ada missing value atau null value.

Class Distribution

Mari kita melihat jumlah dari instance ( baris ) yang terdapat pada setiap kelas. Kita dapat melihat ini dengan nilai absolute.

Kita dapat melihat bahwa semua kelas memiliki jumlah instance yang sama. 33% dari dataset.

Pada tutorial ini kita telah melakukan loading data dan summary terhadap data set. Pada pertemuan berikutnya kita akan memvisualisasikan dataset dengan matplotlib di python.

 

Happy exploring

 

Cheers