F-Score dalam Data Tidak Seimbang

Data tidak seimbang adalah masalah umum dalam machine learning, di mana jumlah sampel pada satu kelas jauh lebih banyak dari kelas lainnya. Dalam kondisi seperti ini, F-Score menjadi metrik yang sangat penting untuk mengevaluasi performa model.

Masalah Data Tidak Seimbang

Kelas minoritas sering kali diabaikan oleh model jika hanya menggunakan metrik seperti akurasi. F-Score, yang menggabungkan presisi dan rekal, memberikan penilaian yang lebih objektif dalam menangani data tidak seimbang.

Strategi Penggunaan F-Score

Selain menghitung F-Score, beberapa teknik seperti resampling, SMOTE, dan penyesuaian bobot kelas dapat digunakan untuk meningkatkan performa model pada data tidak seimbang. Metrik F-Score membantu mengukur efektivitas strategi-strategi ini.

Relevansi F-Score dalam Penelitian

F-Score sering menjadi standar pelaporan hasil dalam penelitian yang menggunakan data tidak seimbang, seperti pada deteksi penipuan, diagnosis penyakit langka, dan analisis data keuangan.