Overfitting & Generalisasi dalam Algoritma Data Science

Algoritma Data Science menjadi hal yang sangat penting dalam penerapan ilmu Data Science di berbagai bidang. Secara umum, algoritma dalam data science merupakan serangkaian instruksi atau langkah-langkah yang akan digunakan untuk menganalisis, memproses, serta mengekstrak informasi dari data. Tujuan akhir dari algoritma ini adalah untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang pola-pola yang ada dalam data, memprediksi perilaku masa depan, atau bahkan mengambil keputusan yang didasarkan pada bukti-bukti data.

Perjalanan menggunakan algoritma Data Science tidaklah semudah yang dibayangkan. Ada banyak tantangan yang harus dihadapi, salah satu tantangan utama yang sering dihadapi adalah overfitting dan kemampuan model untuk generalisasi yang baik. Overfitting bisa terjadi ketika model terlalu sesuai dengan data training, sehingga tidak dapat memprediksi data baru dengan akurasi yang tinggi. Sementara itu, generalisasi model merupakan kemampuan model untuk memberikan prediksi yang akurat pada data yang tidak terlihat sebelumnya.

Dalam artikel ini, kita akan membahas mengenai tantangan overfitting dan generalisasi model tersebut serta beberapa strategi untuk menghadapinya. Simak pembahasannya, yuk!

1.Pengertian Overfitting

Source : Quora

Overfitting adalah kondisi ketika model terlalu rumit dan mampu mempelajari "noise" atau kesalahan random dalam data training. Hal ini akan berdampak pada model memiliki kinerja yang baik pada data pelatihan, namun performa yang buruk pada data baru yang tidak terlihat sebelumnya, dalam hal ini data testing.

Overfitting dapat mengakibatkan model menjadi tidak berguna dalam situasi dunia nyata karena tidak mampu menggeneralisasi pola yang ditemukan dalam data pelatihan, sehingga tidak bisa digunakan untuk menganalisis data baru.

Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!

2. Generalisasi Model

Generalisasi model merupakan kemampuan model untuk memprediksi dengan akurat pada data yang tidak pernah digunakan untuk proses training. Model yang baik harus mampu mengidentifikasi pola yang lebih luas dalam data, sehingga diharapkan model tidak hanya menghafal data pelatihan. Dengan kata lain, model yang general akan digunakan untuk menangkap sifat-sifat yang umum dalam data sehingga dapat memberikan prediksi yang baik pada data baru.

3. Strategi Mengatasi Overfitting

Overfitting bukanlah hal yang bisa diabaikan, karena bisa berdampak pada hasil analisis data. Sebagai praktisi data, kita harus memiliki strategi yang dapat digunakan untuk mengatasi overfitting, misalnya seperti:

• Pemilihan Model yang Tepat. Memilih model yang sesuai dengan kompleksitas masalah dan jumlah data yang tersedia bisa menjadi salah satu solusi. Model yang terlalu rumit akan cenderung overfit, sementara model yang terlalu sederhana bisa saja gagal dalam menangkap pola yang kompleks dari data.

• Regularisasi: Regularisasi adalah teknik yang digunakan untuk mengurangi kompleksitas model dengan menambahkan istilah penalti ke fungsi kerugian. Regularisasi dapat membantu mengurangi overfitting dengan membatasi magnitudo parameter model.

4. Cross-validation

Cross validation atau validasi silang adalah teknik yang bisa digunakan untuk mengukur kinerja model dengan menggunakan data yang tidak terlihat secara independen. Dengan cara ini, kita dapat mengukur kemampuan model untuk menggeneralisasi pola yang ditemukan dalam data pelatihan.  Cross-validation memungkinkan kita untuk memperoleh estimasi yang lebih akurat mengenai kinerja model di dunia nyata.

Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

Overfitting dan generalisasi model merupakan dua tantangan utama dalam penggunaan algoritma data science. Dengan pendekatan yang hati-hati dan pemilihan strategi yang tepat, kita dapat menghasilkan model yang mampu memberikan prediksi yang akurat dan berguna dalam berbagai konteks aplikasi data science. Untuk lebih memahami tentang algoritma Data Science, kamu bisa memulai perjalanan tersebut dengan mempelajari Data Science bersama DQLab. 

DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.  Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. 

Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri