Data yang tidak seimbang

Data yang tidak seimbang adalah jenis data yang memiliki representasi yang tidak sama dari dua kelas informasi atau lebih. Jenis data ini umum di bidang pembelajaran mesin dan analisis prediktif. Hal ini terjadi ketika jumlah satu kelas titik data jauh lebih tinggi dibandingkan jumlah semua kelas lainnya.

Data yang tidak seimbang dapat menjadi tantangan bagi algoritma pembelajaran mesin. Jika data sampel berisi terlalu banyak atau terlalu sedikit dari satu kelas titik data, algoritme mungkin tidak dapat mendeteksi polanya dengan benar. Akibatnya, prediksi yang dibuat oleh algoritma mungkin tidak akurat. Untuk memastikan model lebih akurat, data harus seimbang untuk memastikan bahwa semua kelas memiliki representasi yang sama.

Untuk menyeimbangkan data, dapat digunakan teknik pengambilan sampel data seperti oversampling dan undersampling. Dalam oversampling, lebih banyak titik data dari kelas dengan representasi lebih sedikit ditambahkan ke sampel. Di sisi lain, undersampling adalah proses menghilangkan titik data dari kelas yang lebih terwakili. Dengan menyeimbangkan kumpulan data, algoritme pembelajaran mesin dapat membuat model yang lebih baik dan membuat prediksi yang lebih akurat.

Data yang tidak seimbang dapat berdampak besar pada kumpulan data yang digunakan dalam pembelajaran mesin. Oleh karena itu, penting untuk mengambil langkah-langkah untuk memastikan bahwa kumpulan data yang digunakan seimbang untuk menciptakan model yang andal dan memperoleh hasil yang akurat.