Oversampling dalam Pembelajaran Mesin

Oversampling adalah strategi yang digunakan dalam Pembelajaran Mesin untuk mengatasi masalah ketidakseimbangan kelas pada dataset. Dalam banyak kasus, data minoritas cenderung kurang terwakili, sehingga model cenderung bias terhadap kelas mayoritas. Dengan menerapkan oversampling, distribusi data dapat dibuat lebih seimbang dan performa model menjadi lebih baik.

Teknik Oversampling

Salah satu teknik oversampling yang populer adalah SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique), yang menciptakan contoh data baru dari kelas minoritas dengan cara interpolasi. Pendekatan lain melibatkan duplikasi data minoritas atau penggunaan algoritma yang lebih kompleks untuk menghasilkan variasi data baru.

Dampak Oversampling pada Model

Oversampling membantu model mengenali pola dari kelas minoritas dengan lebih baik, sehingga meningkatkan akurasi dan kemampuan generalisasi. Namun, teknik ini juga dapat menyebabkan overfitting jika tidak dilakukan dengan hati-hati, karena model bisa terlalu menyesuaikan diri dengan data baru yang dihasilkan secara sintetis.

Alternatif Oversampling

Selain oversampling, terdapat alternatif lain seperti undersampling (mengurangi data dari kelas mayoritas) dan penggunaan algoritma penyeimbang khusus. Pemilihan metode tergantung pada karakteristik data dan tujuan model yang ingin dicapai.