Bias dan Varians

Bias dan Varians adalah konsep Statistik yang digunakan dalam pemrograman komputer, pembelajaran mesin, dan bidang terkait. Konsep ini berasal dari bias-variance tradeoff, dimana algoritma dapat disesuaikan untuk meminimalkan kesalahan prediksi, perbedaan antara prediksi model dan nilai sebenarnya. Bias menunjukkan sejauh mana suatu algoritma mendukung kelas atau tipe data tertentu. Di sisi lain, varians adalah ukuran seberapa besar variasi prediksi suatu algoritma untuk kumpulan data yang berbeda. Konsep tradeoff bias-variance digunakan untuk mengoptimalkan akurasi model prediksi.

Model yang memiliki bias tinggi tidak akan terlalu sensitif terhadap data baru. Hal ini dianggap sebagai masalah yang tidak sesuai karena algoritme tidak memperhitungkan kompleksitas yang diperlukan untuk prediksi yang lebih baik. Bias yang tinggi menyebabkan algoritme menghasilkan kesalahan penting dari satu kumpulan data ke kumpulan data lainnya, tanpa performa penting. Varians yang tinggi dapat meremehkan jumlah data yang dibutuhkan dan juga melebih-lebihkan performa suatu model. Hal ini dianggap sebagai masalah overfitting, karena model mencoba menyesuaikan diri terlalu dekat dengan data dan gagal melakukan generalisasi seperti yang diharapkan untuk kumpulan data baru.

Secara umum, tujuannya adalah mengoptimalkan parameter untuk mencapai tingkat bias dan varians yang sesuai — sehingga biasnya rendah dan variansnya tinggi untuk prediksi yang lebih akurat. Untuk melakukan hal ini, data scientist sering kali menerapkan teknik regularisasi, seperti laso atau ridge, untuk mencegah overfitting sekaligus menjaga bias tetap rendah.

Dengan memahami konsep bias dan varians, dimungkinkan untuk merancang program komputer yang lebih efisien dan memprediksi hasil algoritma pembelajaran mesin secara akurat.