Outlier dalam Pembelajaran Mesin

Dalam bidang Pembelajaran Mesin, outlier seringkali menjadi tantangan karena dapat mengganggu proses pelatihan model. Model yang tidak tahan terhadap outlier bisa menghasilkan prediksi yang salah atau tidak akurat.

Pengaruh pada Model

Model pembelajaran mesin seperti regresi dan klasifikasi sangat sensitif terhadap outlier. Data anomali dapat menyebabkan model belajar pola yang salah dan menurunkan performa pada data baru.

Deteksi Otomatis Outlier

Beberapa teknik, seperti Isolation Forest, One-Class SVM, dan Local Outlier Factor (LOF), telah dikembangkan untuk mendeteksi outlier secara otomatis pada big data. Metode ini sangat bermanfaat pada data dengan dimensi tinggi.

Penanganan Outlier dalam Model

Penanganan outlier dalam pembelajaran mesin dapat dilakukan dengan menghapus data anomali, melakukan transformasi, atau menggunakan model yang robust seperti tree-based model. Pilihan metode penanganan sangat tergantung pada tujuan dan jenis data yang dianalisis.