Peran True Positive dalam Pembelajaran Mesin: Perbedaan antara revisi
Batch created by Azure OpenAI |
k Text replacement - "pembelajaran mesin" to "Pembelajaran Mesin" |
||
| Baris 1: | Baris 1: | ||
True positive adalah salah satu metrik evaluasi yang sangat penting dalam bidang [[ | True positive adalah salah satu metrik evaluasi yang sangat penting dalam bidang [[Pembelajaran Mesin]] (machine learning). Metrik ini digunakan untuk mengukur seberapa baik sebuah model dalam mengidentifikasi kelas positif secara akurat. | ||
== Makna True Positive pada Klasifikasi == | == Makna True Positive pada Klasifikasi == | ||
Revisi terkini sejak 8 Agustus 2025 02.20
True positive adalah salah satu metrik evaluasi yang sangat penting dalam bidang Pembelajaran Mesin (machine learning). Metrik ini digunakan untuk mengukur seberapa baik sebuah model dalam mengidentifikasi kelas positif secara akurat.
Makna True Positive pada Klasifikasi
Pada masalah klasifikasi, true positive terjadi ketika model memprediksi suatu data sebagai positif, dan label aslinya memang positif. Contohnya, dalam pendeteksian spam, true positive berarti email spam benar-benar diklasifikasikan sebagai spam oleh sistem.
Pengaruh pada Pengukuran Kinerja Model
True positive digunakan dalam berbagai pengukuran kinerja model seperti akurasi, presisi (precision), dan recall. Nilai true positive yang tinggi menandakan kemampuan model dalam mengenali kelas target secara efektif.
Implikasi pada Pengambilan Keputusan
Dalam penerapan nyata, meningkatkan jumlah true positive dapat meningkatkan kepercayaan pengguna terhadap sistem kecerdasan buatan. Namun, hal ini harus diimbangi dengan pengurangan false positive agar sistem tetap relevan dan tidak menimbulkan kesalahan interpretasi.