TEBUS HOKI! BELI 1 GRATIS 1
Belajar Data 6 BULAN GRATIS 6 BULAN hanya Rp180K!

0 Hari 12 Jam 17 Menit 42 Detik

Mengenal Konsep Bias-Variance di Machine Learning

Belajar Data Science di Rumah 23-Mei-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/019ec9c72ff82e4636dad90112229450_x_Thumbnail800.jpeg

Dalam machine learning, terdapat dua konsep penting yang dikenal sebagai bias dan variance. Bias dan variance merupakan dua sisi dari sebuah koin dalam evaluasi kualitas sebuah model machine learning. Bias merujuk pada kesalahan sistematis dalam model machine learning. Bias terjadi ketika model tidak mampu menangkap pola yang ada dalam data secara akurat. Model yang memiliki bias yang tinggi cenderung underfitting, yaitu model yang terlalu sederhana untuk menggambarkan data yang diberikan. Variance merujuk pada tingkat variasi yang terjadi ketika model diterapkan pada set data yang berbeda-beda. Variance terjadi ketika model terlalu rumit dan overfitting pada set data yang diberikan. 


Model yang memiliki bias yang tinggi cenderung underfitting, yaitu model yang terlalu sederhana untuk menggambarkan data yang diberikan. Dalam kasus ini, model cenderung memiliki performa yang buruk dalam memprediksi data yang belum pernah dilihat sebelumnya. 


Model yang memiliki variance yang tinggi cenderung memiliki performa yang buruk pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya, karena model cenderung terlalu fokus pada set data tertentu dan tidak dapat menggeneralisasi dengan baik. Variance dapat disebabkan oleh model yang terlalu kompleks atau data yang terlalu sedikit. Dalam artikel ini, kita akan membahas tentang bias-variance trade-off dalam machine learning. Simak selengkapnya melalui artikel berikut ini!


1. Apa itu Konsep Bias

Bias-variance tradeoff adalah konsep penting dalam machine learning yang mengacu pada bagaimana memilih model yang optimal untuk suatu dataset. Pada dasarnya, ada dua jenis kesalahan yang dapat terjadi ketika kita membuat model prediksi: bias dan variance.


Bias merujuk pada kesalahan sistematis yang disebabkan oleh model yang terlalu sederhana. Model dengan bias tinggi dapat gagal menangkap pola yang kompleks dalam data dan cenderung memberikan hasil yang buruk secara konsisten, meskipun kita menggunakan dataset yang berbeda-beda. Dalam hal ini, kita mengatakan model tersebut terlalu berfokus pada kesimpulan yang sederhana atau terlalu disederhanakan.

Machine Learning


Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning! 


2. Apa itu Konsep Variance

Di sisi lain, variance merujuk pada kesalahan acak yang disebabkan oleh model yang terlalu rumit. Model dengan variance tinggi dapat menangkap pola dalam data dengan sangat baik, tetapi menjadi terlalu bergantung pada dataset tertentu dan cenderung memberikan hasil yang buruk pada dataset baru yang belum pernah dilihat sebelumnya. Dalam hal ini, kita mengatakan model tersebut terlalu beradaptasi dengan data training.

Machine Learning


3. Hubungan Konsep Bias dan Variance dalam Machine Learning

Dalam machine learning, tujuan kita adalah untuk mencari keseimbangan antara bias dan variance. Kita ingin model yang cukup rumit untuk menangkap pola yang kompleks dalam data, tetapi tidak terlalu rumit sehingga tidak dapat menggeneralisasi ke data baru.

Machine Learning

Jika kita menggunakan model yang terlalu sederhana, maka kita akan memiliki bias yang tinggi. Sebagai contoh, jika kita menggunakan model linear untuk memprediksi harga rumah berdasarkan jumlah kamar tidur, maka model tersebut tidak akan dapat menangkap pola yang lebih kompleks dalam data, seperti lokasi atau kondisi fisik bangunan. Sebaliknya, jika kita menggunakan model yang terlalu kompleks, seperti neural network yang sangat besar, maka kita akan memiliki variance yang tinggi. Model tersebut mungkin dapat menangkap semua pola dalam data training, tetapi akan sulit untuk digeneralisasikan ke data baru.


Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021


4. Penanganan Bias-Variance dalam Machine Learning

Untuk menghindari bias yang tinggi, kita dapat meningkatkan kompleksitas model. Misalnya, kita dapat menggunakan model non-linear seperti decision tree atau random forest. Namun, untuk menghindari variance yang tinggi, kita dapat membatasi jumlah fitur atau menggunakan teknik regularisasi, seperti Lasso atau Ridge Regression.


Dalam prakteknya, pemilihan model terbaik melibatkan proses iteratif yang melibatkan pengujian berbagai model dan teknik yang berbeda-beda, dan memilih model yang memiliki keseimbangan antara bias dan variance terbaik untuk dataset tertentu.


Untuk mengatasi bias dan variance, terdapat beberapa strategi yang dapat diterapkan. Pertama, kita dapat menggunakan teknik regularisasi untuk mengurangi variance. Teknik ini dapat membantu membatasi kompleksitas model dan menghindari overfitting. Kedua, kita dapat menggunakan teknik ensemble untuk mengurangi bias dan variance. 


Teknik ensemble dapat meningkatkan kinerja model dengan menggabungkan beberapa model machine learning yang berbeda. Ketiga, kita dapat meningkatkan jumlah data yang digunakan untuk melatih model. Dengan menggunakan lebih banyak data, kita dapat meningkatkan akurasi model dan mengurangi bias dan variance.


Dalam kesimpulannya, bias-variance tradeoff merupakan konsep penting dalam machine learning yang membantu kita memilih model yang optimal untuk dataset tertentu. Dalam memilih model, kita harus mencari keseimbangan antara bias yang tinggi dan variance yang tinggi, sehingga dapat menggeneralisasikan hasil dengan baik pada data baru. Dalam memilih model terbaik, perlu adanya iterasi dan pengujian model dengan berbagai teknik yang berbeda-beda.


Yuk kenali penerapan machine learning di berbagai bidang industri bersama DQLab! Kamu bisa belajar cara machine learning bekerja di bidang telco, health care, hingga retail.


DQLab merupakan 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, Experiential 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

Mulai Karier
sebagai Praktisi Data
Bersama DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah pertamamu untuk mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :