5 Penyebab Model Machine Learning Alami Underfitting
Machine learning menjadi bagian integral dari kehidupan sehari-hari kita, mulai dari sistem rekomendasi hingga deteksi wajah. Meskipun teknologi ini menawarkan potensi luar biasa, namun seringkali kita dihadapkan pada tantangan, salah satunya adalah underfitting pada model machine learning.
Underfitting adalah fenomena yang terjadi ketika model machine learning tidak mampu memahami pola yang ada dalam data pelatihan dengan baik, dan akibatnya, tidak dapat melakukan prediksi dengan akurat pada data baru atau data yang tidak terlihat selama pelatihan.
Secara umum, underfitting mencerminkan kurangnya kompleksitas atau kemampuan adaptasi model terhadap data yang digunakan untuk melatihnya.
Underfitting sering kali terkait dengan kurangnya kemampuan model untuk menangkap pola dan hubungan yang kompleks dalam data. Model yang terlalu sederhana atau terlalu umum tidak dapat menggambarkan variasi yang ada dalam data dengan cukup baik.
Faktor lain yang dapat menyebabkan underfitting adalah pemilihan parameter model yang tidak optimal. Ini bisa termasuk tingkat pembelajaran yang terlalu tinggi atau terlalu rendah, jumlah layer yang terlalu sedikit, atau parameter lain yang tidak sesuai dengan karakteristik data. Underfitting terjadi ketika model tidak dapat menggeneralisasi dengan baik pada data baru.
Dalam artikel ini, kita akan membahas lima penyebab utama yang dapat menyebabkan underfitting pada model machine learning. So, apa aja? Simak yuk sahabat DQLab!
1. Kurangnya Kompleksitas Model
Salah satu penyebab utama underfitting adalah model yang terlalu sederhana atau kurang kompleks untuk memahami pola yang ada dalam data. Jika model tidak mampu menangkap kompleksitas yang ada dalam data pelatihan, kemungkinan besar akan gagal dalam memprediksi data baru dengan baik.
Sumber Gambar: DataRobot
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Kurangnya Data Training
Model machine learning membutuhkan data yang cukup untuk memahami pola dan tren yang mendasarinya. Kurangnya data pelatihan dapat mengakibatkan model tidak dapat belajar dengan baik, dan akhirnya, gagal dalam melakukan generalisasi pada data baru. Data pelatihan yang terbatas dapat mengakibatkan model membuat asumsi yang tidak tepat tentang hubungan antar fitur.
3. Over-regularization
Over-regularization atau regularisasi yang terlalu agresif dapat menjadi penyebab lain dari underfitting. Regularisasi digunakan untuk mencegah overfitting, tetapi jika diaplikasikan secara berlebihan, dapat menyebabkan model menjadi terlalu umum dan tidak dapat mengikuti pola yang sebenarnya dalam data.
Sumber Gambar: ResearchGate
Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021
4. Fitur yang Tidak Relevan atau Kurang Representatif
Pemilihan fitur yang buruk atau fitur yang tidak relevan dengan masalah yang dihadapi dapat menjadi penyebab underfitting. Model perlu memiliki akses ke fitur-fitur yang dapat memberikan informasi yang cukup untuk melakukan prediksi dengan akurat. Jika fitur-fitur tersebut tidak mencerminkan variabilitas yang sebenarnya dalam data, model akan kesulitan dalam memahami pola yang kompleks.
5. Parameter Model yang Tidak Optimal
Pemilihan parameter model yang tidak tepat, seperti tingkat pembelajaran (learning rate) yang terlalu tinggi atau terlalu rendah, dapat menyebabkan underfitting. Tingkat pembelajaran yang terlalu tinggi dapat membuat model 'melompati' minimum global, sementara tingkat pembelajaran yang terlalu rendah dapat membuat model sulit untuk konvergen.
Underfitting adalah tantangan umum dalam pengembangan model machine learning. Untuk mengatasi masalah ini, perlu dilakukan analisis mendalam terhadap data, pemilihan fitur yang bijak, serta tuning parameter model secara cermat.
Dengan memahami penyebab underfitting, para praktisi machine learning dapat mengambil langkah-langkah yang diperlukan untuk meningkatkan kinerja model mereka dan membuat prediksi yang lebih akurat.
DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu, DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.
DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung sign up di DQLab.id/signup
Penulis: Reyvan Maulid