Dalam bidang pembelajaran mesin, ada dua konsep penting yang menonjol sebagai tantangan yang perlu dikelola untuk menciptakan model yang dapat menggeneralisasi data yang tidak terlihat dengan baik: overfitting dan underfitting. Istilah-istilah ini menggambarkan keseimbangan antara kompleksitas model dan kemampuannya menangkap pola mendasar dalam data.
Overfitting: Saat Model Belajar Terlalu Banyak
Definisi: Overfitting terjadi ketika model mempelajari data pelatihan dengan terlalu baik, termasuk noise dan outliernya. Hasilnya, model tersebut hampir cocok dengan data pelatihan, namun performanya pada data baru yang tidak terlihat menurun secara signifikan.
Penyebab:
Terlalu Banyak Kompleksitas: Model yang terlalu rumit dapat memuat fluktuasi terkecil sekalipun dalam data pelatihan, sehingga menyebabkan menghafal daripada mempelajari pola yang bermakna.
Data Tidak Cukup: Jika kumpulan data pelatihan berukuran kecil, model yang kompleks mungkin menangkap gangguan acak seolah-olah itu adalah sebuah pola.
Terlalu Banyak Fitur: Jika model diberi terlalu banyak fitur yang tidak relevan, model tersebut dapat secara tidak sengaja menangkap kebisingan yang tidak relevan.
Tanda:
Kesalahan Pelatihan Rendah: Kesalahan model pada data pelatihan sangat rendah, sering kali mendekati nol.
Kesalahan Pengujian Tinggi: Kesalahan model pada data pengujian/validasi yang tidak terlihat jauh lebih tinggi dibandingkan data pelatihan.
Pola yang Terlalu Kompleks: Model menangkap gangguan secara detail dalam data, bukan tren umum.
Solusi:
Regularisasi: Menerapkan penalti untuk nilai parameter yang besar membantu mengontrol kompleksitas model.
Pemilihan Fitur: Pilih fitur yang relevan dan hilangkan gangguan untuk memberikan informasi yang bermakna kepada model.
Lebih Banyak Data: Meningkatkan ukuran set data pelatihan dapat membantu model mempelajari pola asli, bukan noise.
Underfitting: Saat Model Belajar Terlalu Sedikit
Definisi:
Underfitting terjadi ketika model terlalu sederhana untuk menangkap pola dasar data. Ia gagal mempelajari kompleksitas masalah dan berkinerja buruk pada data pelatihan dan data yang tidak terlihat.
Penyebab:
-Model Terlalu Sederhana: Jika model tidak memiliki kompleksitas untuk menangkap hubungan paling dasar sekalipun dalam data, model akan kesulitan membuat prediksi yang akurat.
Pelatihan Tidak Memadai : Paparan data yang beragam dan representatif yang tidak memadai dapat mengakibatkan model tidak memahami masalahnya.
Tanda-tanda:
Kesalahan Pelatihan Tinggi: Kesalahan model pada data pelatihan lebih tinggi dari yang diharapkan.
Kesalahan Pengujian Tinggi: Kesalahan model pada data baru tetap tinggi.
Kekurangan generalisasi: Model ini kesulitan menangkap tren dan hubungan utama dalam data.
Solusi:
Kompleksitas Model: Tambahkan lebih banyak kompleksitas pada model dengan menambah jumlah parameter atau menambahkan istilah tingkat tinggi.
Rekayasa Fitur: Tambahkan lebih banyak fitur relevan yang menjelaskan masalahnya menjadi lebih baik.
Cobalah Algoritma yang Berbeda: Terkadang, algoritma lain mungkin lebih cocok untuk masalah yang ada.
Tindakan Penyeimbangan: Menemukan Titik yang Tepat
Kuncinya terletak pada menemukan keseimbangan yang tepat antara kompleksitas model dan generalisasi. Tujuannya adalah untuk membangun model yang dapat membedakan pola-pola bermakna sambil mengabaikan kebisingan. Teknik seperti penyetelan hyperparameter, validasi silang, dan pemanfaatan berbagai metrik evaluasi model memainkan peran penting dalam mencapai keseimbangan ini, membantu ilmuwan data membuat model yang tidak hanya unggul dalam data pelatihan tetapi juga dapat digeneralisasikan dengan baik ke dalam skenario dunia nyata.
Terima kasih sudah membaca
