Overfitting dalam pembelajaran mesin

Overfitting dalam Pembelajaran Mesin adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan situasi ketika model pembelajaran mesin berperforma baik pada data pelatihan tetapi gagal menggeneralisasi data baru. Hal ini terjadi jika model terlalu kompleks dan memiliki banyak parameter, yang masing-masing disesuaikan secara khusus dengan kumpulan data pelatihan. Overfitting juga dapat terjadi jika model terlalu sederhana dan gagal menangkap struktur data.

Secara umum, overfitting terjadi ketika model terlalu kompleks dan mempelajari pola atau noise yang ada dalam data pelatihan. Hal ini berdampak negatif pada performa model pada data di luar sampel, karena model tersebut telah dilatih pada subkumpulan data yang terbatas dan cenderung mengingat polanya dibandingkan menggeneralisasikannya.

Overfitting dalam model Machine Learning biasanya muncul karena kombinasi beberapa faktor. Hal ini mencakup kurangnya data, atau terlalu banyak data, kompleksitas model yang lebih tinggi dari yang diperlukan untuk menjelaskan perilaku target, atau terlalu banyak variabel penjelas dengan informasi yang berlebihan.

Untuk menghindari overfitting, data pelatihan harus dipilih dengan benar dan model yang sesuai harus dibuat. Teknik yang umum digunakan untuk meningkatkan akurasi generalisasi mencakup metode regularisasi seperti penyusutan, pemilihan subset, dan teknik berbasis kekikiran. Selain itu, pemeriksaan pasca-estimasi juga harus dilakukan untuk memastikan bahwa model tidak mengalami overfitting. Terakhir, penggunaan teknik visualisasi data yang canggih untuk membantu menjelaskan struktur data dan model juga dapat mengurangi kemungkinan overfitting.