Overfitting terjadi ketika model mempelajari tidak hanya pola dasar dalam data pelatihan tetapi juga derau dan keacakan yang ada dalam kumpulan data spesifik tersebut. Hal ini menghasilkan model yang berperforma sangat baik pada data pelatihan tetapi gagal menggeneralisasi pada data baru yang tidak terlihat.
Identifikasi
-
Akurasi Pelatihan Tinggi, Akurasi Pengujian Rendah: Salah satu indikator utamanya adalah ketika model berperforma sangat baik pada data pelatihan, namun buruk pada data pengujian atau validasi.
-
Kompleksitas Model: Model overfit cenderung terlalu rumit, menangkap noise dibandingkan pola yang mendasarinya.
-
Visualisasi: Plot seperti kurva pembelajaran yang menunjukkan performa pada set pelatihan dan validasi dapat menunjukkan overfitting jika performa pelatihan terus meningkat sementara performa validasi tidak berubah atau menurun.
Pencegahan dan Teknik Mengurangi Overfitting
-
Validasi Silang: Teknik seperti k-fold cross-validation dapat membantu mengevaluasi performa model pada berbagai subkumpulan data, sehingga memastikan model dapat digeneralisasi dengan baik.
-
Pemisahan Train-Validation-Test: Memisahkan data menjadi kumpulan berbeda untuk pelatihan, validasi, dan pengujian memastikan model dinilai berdasarkan data yang tidak terlihat.
-
Pemilihan Fitur: Gunakan hanya fitur yang paling relevan untuk melatih model, hindari gangguan dari atribut yang kurang informatif.
-
Regularisasi: Teknik seperti regularisasi L1 atau L2 menambahkan ketentuan penalti pada fungsi kerugian model, sehingga membuat model yang terlalu rumit tidak disarankan.
-
Penghentian Awal: Pantau performa model pada set validasi dan hentikan pelatihan saat performa mulai menurun, sehingga mencegah pengoptimalan berlebihan pada data pelatihan.
-
Metode Ensemble: Menggunakan teknik seperti bagging, boosting, atau stacking dapat membantu mengurangi overfitting dengan menggabungkan prediksi beberapa model.
-
Augmentasi Data: Untuk jenis model tertentu, menghasilkan data pelatihan tambahan dengan menerapkan transformasi atau gangguan pada data yang ada dapat membantu mencegah overfitting.
Menyeimbangkan kompleksitas model, ukuran kumpulan data, dan teknik regularisasi sangat penting untuk mencegah overfitting sekaligus memastikan model dapat digeneralisasi dengan baik pada data baru yang belum terlihat.
