Model Sederhana vs Kompleks dalam Overfitting: Perbedaan antara revisi
Batch created by Azure OpenAI |
k Text replacement - "pembelajaran mesin" to "Pembelajaran Mesin" Tag: Suntingan perangkat seluler Suntingan peramban seluler |
||
| Baris 1: | Baris 1: | ||
Pemilihan antara model sederhana dan kompleks mempengaruhi kemungkinan overfitting dalam [[ | Pemilihan antara model sederhana dan kompleks mempengaruhi kemungkinan overfitting dalam [[Pembelajaran Mesin]]. Model yang terlalu kompleks lebih mudah menyesuaikan diri terhadap noise pada data pelatihan dan kehilangan kemampuan generalisasi. | ||
== Karakteristik Model Sederhana == | == Karakteristik Model Sederhana == | ||
Revisi terkini sejak 8 Agustus 2025 02.20
Pemilihan antara model sederhana dan kompleks mempengaruhi kemungkinan overfitting dalam Pembelajaran Mesin. Model yang terlalu kompleks lebih mudah menyesuaikan diri terhadap noise pada data pelatihan dan kehilangan kemampuan generalisasi.
Karakteristik Model Sederhana
Model sederhana, seperti linear regression atau decision tree dangkal, lebih mudah dikontrol dan cenderung tidak mudah overfit meskipun performanya pada data pelatihan mungkin lebih rendah.
Model Kompleks dan Risiko Overfitting
Model kompleks, seperti deep neural network, memiliki banyak parameter sehingga dapat "menghapal" data pelatihan. Jika tidak dikontrol, model ini rentan terhadap overfitting.
Menemukan Keseimbangan Model
Pemilihan model yang tepat bergantung pada jumlah dan kompleksitas data. Cross-validation dan penyesuaian hyperparameter dapat membantu menemukan keseimbangan antara bias dan varians.