Dalam machine learning, khususnya pada masalah regresi, evaluasi model sangat penting untuk menilai seberapa baik model dapat memprediksi output. Beberapa metrik evaluasi yang umum digunakan adalah Mean Absolute...

Normalisasi data adalah proses mengubah nilai data ke dalam rentang tertentu, biasanya antara 0 dan 1. Tujuan utama dari normalisasi dalam machine learning adalah untuk memastikan bahwa fitur-fitur...

Standarisasi dalam statistik adalah proses mengubah skala data agar dapat dibandingkan secara langsung satu sama lain. Metode ini sering digunakan untuk menyederhanakan perbandingan antar data yang berasal dari...

Dalam machine learning, pengembangan model yang akurat tidak hanya bergantung pada data dan algoritma yang digunakan, tetapi juga pada hyperparameter yang ditetapkan sebelum proses pelatihan dimulai. Hyperparameter tuning...

Log Loss mengukur performa model dengan menghitung kesalahan antara probabilitas yang diprediksi oleh model dengan label sebenarnya. Berbeda dengan metrik akurasi yang hanya memperhitungkan apakah prediksi itu benar...

Callback function adalah fitur penting dalam machine learning yang memungkinkan pengguna untuk menyisipkan fungsi khusus yang akan dipanggil selama proses pelatihan model. Dalam konteks machine learning, callback sering...

Pada pembelajaran mesin, terutama dalam masalah klasifikasi dan regresi, K-Nearest Neighbors (KNN) dan Radius Neighbors merupakan dua algoritma berbasis tetangga terdekat (neighbor-based). Keduanya sering digunakan dalam kasus yang...

Data diskret adalah data yang terdiri dari nilai-nilai yang dapat dihitung atau dibatasi. Artinya, data diskret hanya dapat mengambil nilai tertentu yang terbatas atau dapat dihitung, dan tidak...

Data Time Series atau data deret waktu adalah sekumpulan data yang dikumpulkan secara berurutan pada interval waktu tertentu. Data ini sering digunakan untuk menganalisis fenomena yang berubah seiring...

Data Nominal: Data nominal adalah jenis data kualitatif yang hanya mengkategorikan atau mengelompokkan objek ke dalam kategori tanpa memperhatikan urutan atau tingkatan. Data Ordinal: Data ordinal adalah data...

Dalam machine learning, kernel Radial Basis Function (RBF) adalah salah satu fungsi kernel yang sering digunakan, terutama pada algoritma Support Vector Machine (SVM). Kernel ini membantu dalam memecahkan...

Sederhananya, kernel membantu kita dengan "mengangkat" data ke dimensi yang lebih tinggi, sehingga pola tersembunyi menjadi terlihat dan lebih mudah dipisahkan. Atau lebih sederhananya lagi, kernel merupakan representasi...

Neighborhood analysis dalam algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) adalah proses menentukan "tetangga" terdekat dari suatu data yang ingin diprediksi. KNN adalah algoritma berbasis instance yang bekerja dengan cara mencari...

Exploratory Data Analysis (EDA) adalah langkah awal dalam analisis data yang bertujuan untuk memahami struktur, pola, dan karakteristik data. Melalui EDA, kita dapat mendeteksi outlier, mengidentifikasi hubungan antar...

Dalam kasus matriks 3x3, tiga kelas berbeda (misalnya A, B, dan C) digunakan. Setiap elemen dalam matriks mewakili jumlah prediksi model dibandingkan dengan nilai aktual, dengan baris merepresentasikan...

Dalam kasus matriks 3x3, tiga kelas berbeda (misalnya A, B, dan C) digunakan. Setiap elemen dalam matriks mewakili jumlah prediksi model dibandingkan dengan nilai aktual, dengan baris merepresentasikan...

Secara sederhana, overfitting adalah sebuah keadaan dimana model bekerja dengan baik pada data training namun memiliki peforma yang buruk pada data testing. Sementara underfitting adalah kebalikannya. Overfitting: Terjadi...

Equal Error Rate atau EER adalah metrik evaluasi yang digunakan terutama dalam sistem pengenalan atau autentikasi biometrik, seperti pengenalan wajah, sidik jari, atau suara. EER menunjukkan tingkat kesalahan...

ROC (Receiver Operating Characteristic) adalah grafik yang digunakan untuk mengevaluasi kinerja model klasifikasi biner. Grafik ini menggambarkan kemampuan model dalam membedakan antara kelas positif dan negatif pada berbagai...

K-Fold Cross Validation (Tabulasi Silang) adalah teknik validasi yang digunakan untuk menguji performa model dengan membagi dataset menjadi beberapa subset atau bagian, yang disebut folds. Teknik ini dirancang...