Undersampling pada Machine Learning

Dalam konteks machine learning, undersampling adalah teknik penyeimbangan data yang digunakan untuk menangani masalah data tidak seimbang. Teknik ini melibatkan pengurangan jumlah sampel dari kelas mayoritas dalam dataset untuk menyamakan proporsi dengan kelas minoritas.

Masalah Data Tidak Seimbang

Data tidak seimbang sering terjadi pada masalah klasifikasi di mana satu kelas jauh lebih banyak daripada kelas lainnya, seperti pada deteksi penipuan atau diagnosis penyakit langka. Hal ini dapat menyebabkan model cenderung mengabaikan kelas minoritas.

Implementasi Undersampling

Proses undersampling dilakukan dengan menghapus beberapa data dari kelas mayoritas secara acak atau menggunakan metode tertentu, seperti Tomek links atau Cluster Centroids. Meskipun dapat membantu menyeimbangkan data, teknik ini berisiko menghilangkan informasi penting dari kelas mayoritas.

Perbandingan dengan Oversampling

Selain undersampling, terdapat juga teknik oversampling yang menambah data pada kelas minoritas. Pemilihan antara undersampling dan oversampling tergantung pada karakteristik dataset dan tujuan analisis.