Underfitting dan Overfitting pada Pemodelan Data

Underfitting dan Overfitting pada Pemodelan Data – kolonginfo.com. Dalam pemodelan data perlu memahami pengertian dari underfitting dan overfitting. Kedua istilah tersebut muncul setelah sobat kolonginfo.com melakukan pengecekan hasil prediksi/estimasi dengan membandingkan nilai luaran model dengan data latihan atau data testing.

Pengertian Underfitting pada Pemodelan Data

Underfitting pada modeling data adalah kondisi dimana sebuah model tidak dapat menggambarkan data dengan baik, karena model terlalu sederhana. Ini dapat terjadi ketika model tidak memiliki cukup parameter untuk menangkap pola dalam data atau ketika model tidak dapat menangkap kompleksitas data. Dalam kondisi ini model tidak dapat digunakan untuk membuat prediksi yang akurat dan mengalami kesulitan dalam mengenali data yang tidak dikenal.

Underfitting dapat diidentifikasi dengan melakukan pengujian model dengan data yang tidak digunakan dalam pelatihan, biasanya model akan mengalami kinerja yang buruk jika dibandingkan dengan data yang digunakan dalam pelatihan. Underfitting dapat diatasi dengan menambahkan parameter ke model atau dengan menggunakan model yang lebih kompleks.

Dampak dari underfitting pada modeling data adalah:

1. Performa model yang buruk: Model yang underfitting akan menghasilkan performa yang buruk pada data yang tidak digunakan dalam pelatihan, sehingga model tidak dapat digunakan untuk membuat prediksi yang akurat.
2. Kesulitan dalam mengenali data yang tidak dikenal : Model yang underfitting akan kesulitan dalam mengenali data yang tidak dikenal dan menghasilkan prediksi yang tidak akurat.
3. Kesalahan dalam pengambilan keputusan : Model yang underfitting akan menghasilkan prediksi yang tidak akurat, sehingga akan menyebabkan kesalahan dalam pengambilan keputusan.
4. Menghabiskan waktu dan sumber daya : Menyelesaikan proyek dengan model yang underfitting akan menghabiskan waktu dan sumber daya yang tidak perlu.
5. Menyebabkan kepercayaan diri yang salah : Model yang underfitting akan menghasilkan prediksi yang tidak akurat baik pada data training dan mungkin pada data testing, sehingga akan menyebabkan kepercayaan yang salah dalam mengambil keputusan.

Pengertian Overfitting pada Pemodelan Data

Overfitting pada modeling data adalah kondisi dimana sebuah model terlalu sesuai dengan data yang digunakan dalam pelatihan, sehingga model tidak dapat digunakan untuk data yang tidak dikenal. Dalam kondisi ini model terlalu kompleks dan menangkap noise (kesalahan) dari data yang digunakan dalam pelatihan. Ini dapat terjadi ketika model memiliki terlalu banyak parameter atau ketika data yang digunakan dalam pelatihan tidak representatif dari data yang tidak dikenal.

Overfitting dapat diidentifikasi dengan melakukan pengujian model dengan data yang tidak digunakan dalam pelatihan, biasanya model akan mengalami kinerja yang sangat baik jika dibandingkan dengan data yang digunakan dalam pelatihan, namun kinerja buruk jika dibandingkan dengan data yang tidak dikenal. Overfitting dapat diatasi dengan mengurangi parameter model atau dengan menambahkan data yang tidak dikenal ke dalam pelatihan.

Dampak dari overfitting pada modeling data adalah:

1. Performa model yang buruk pada data yang tidak dikenal : Model yang overfitting akan menghasilkan performa yang buruk pada data yang tidak digunakan dalam pelatihan, sehingga model tidak dapat digunakan untuk membuat prediksi yang akurat.
2. Model yang tidak generalis : Model yang overfitting hanya dapat digunakan untuk data yang digunakan dalam pelatihan, sehingga model tidak dapat digunakan untuk data yang tidak dikenal.
3. Kepercayaan yang salah : Model yang overfitting akan menghasilkan performa yang sangat baik pada data yang digunakan dalam pelatihan (training data), sehingga akan menyebabkan kepercayaan diri yang salah dalam membuat prediksi karena dirasa aneh ketika data trainining menghasilkan nilai yang sangat akurat namun dicobakan pada data testing nilainya sangat jelek.
4. Menghabiskan waktu dan sumber daya : Menyelesaikan proyek dengan model yang overfitting akan menghabiskan waktu dan sumber daya yang tidak perlu.
5. Kesalahan dalam pengambilan keputusan : Model yang overfitting akan menghasilkan prediksi yang tidak akurat, sehingga akan menyebabkan kesalahan dalam pengambilan keputusan.

Pelajari istilah materi lainnya terkait analisis data disini