Overfitting dan underfitting adalah masalah umum dalam model pembelajaran mesin yang memengaruhi kemampuannya untuk menggeneralisasi data baru yang belum terlihat dengan baik.
Overfitting terjadi ketika model tidak hanya mempelajari pola dasar dalam data pelatihan tetapi juga mempelajari noise dan fluktuasi acak yang ada dalam data tersebut. Hasilnya, model ini berperforma sangat baik pada data pelatihan, namun gagal menggeneralisasi pada data baru yang tidak terlihat karena pada dasarnya menghafal set pelatihan.
Underfitting, sebaliknya, terjadi ketika model terlalu sederhana untuk menangkap pola mendasar dalam data pelatihan. Performanya buruk tidak hanya pada data pelatihan tetapi juga pada data baru karena gagal mempelajari hubungan dan kompleksitas yang ada dalam data.
Cara mencegah overfitting dan underfitting
-
Validasi silang: Gunakan teknik seperti validasi silang k-fold untuk menilai performa model pada subkumpulan data yang berbeda. Ini membantu dalam memperkirakan seberapa baik model akan menggeneralisasi data baru.
-
Pemisahan uji-latihan: Pisahkan data Anda menjadi set pelatihan dan pengujian terpisah. Latih model di set pelatihan dan evaluasi performanya di set pengujian. Hal ini membantu menilai seberapa baik model menggeneralisasi data yang tidak terlihat.
-
Pemilihan/pengurangan fitur: Mengurangi kompleksitas model dengan hanya memilih fitur yang paling relevan atau menggunakan teknik seperti analisis komponen utama (PCA) untuk mengurangi dimensi data.
-
Regularisasi: Teknik seperti regularisasi L1 atau L2 menambahkan penalti kompleksitas pada fungsi tujuan model, sehingga mencegahnya menyesuaikan noise pada data terlalu dekat.
-
Metode ansambel: Gabungkan beberapa model untuk mengurangi overfitting dan underfitting. Teknik seperti bagging, boosting, atau stacking menggunakan beberapa model untuk meningkatkan performa dan generalisasi secara keseluruhan.
-
Penyetelan hiperparameter: Sesuaikan hyperparameter model (seperti kecepatan pembelajaran, kedalaman pohon di pohon keputusan, dll.) menggunakan teknik seperti penelusuran grid atau penelusuran acak untuk menemukan konfigurasi optimal yang menyeimbangkan bias dan varians.
-
Penghentian awal: Pantau performa model pada set validasi selama pelatihan dan hentikan proses pelatihan saat performa mulai menurun, sehingga mencegah overfitting.
-
Lebih banyak data: Meningkatkan jumlah data dapat membantu model menggeneralisasi lebih baik dengan menyediakan sampel distribusi dasar yang lebih beragam dan representatif.
Menemukan keseimbangan yang tepat antara kompleksitas model dan generalisasi sangat penting dalam mencegah overfitting dan underfitting, dan teknik ini membantu mencapai keseimbangan tersebut.
