Overfitting dan Underfitting dalam Machine Learning

Dalam pembelajaran mesin (machine learning), salah satu tantangan terbesar yang sering dihadapi adalah menjaga keseimbangan antara performa model pada data pelatihan dan data yang belum pernah dilihat (data uji). Dua masalah utama yang dapat muncul ketika membangun model adalah overfitting dan underfitting. Artikel ini akan menjelaskan apa itu overfitting dan underfitting, penyebabnya, dan cara mengatasinya.

Apa Itu Overfitting

Secara sederhana, overfitting adalah sebuah keadaan dimana model bekerja dengan baik pada data training namun memiliki peforma yang buruk pada data testing. Namun secara teknis bisa didefinisikan sebagai sebuah keadaan dimana model terlalu baik dalam "mempelajari" data pelatihan, sampai-sampai ia menangkap pola-pola yang sebenarnya bukan pola yang umum di data baru, tetapi hanya kebisingan atau detail yang tidak penting di data pelatihan. Akibatnya, model memiliki performa yang sangat baik di data pelatihan tetapi sangat buruk di data uji.

Contoh sederhana dari overfitting adalah ketika model pembelajaran mesin belajar terlalu spesifik dari contoh data yang ada, seperti "menghafal" data pelatihan, bukan "memahami" pola umumnya.

Pengertian Underfitting

Underfitting adalah kebalikan dari overfitting. Underfitting: Terjadi ketika model terlalu sederhana atau tidak mampu menangkap pola yang ada di data pelatihan dengan baik. Ini menyebabkan model memiliki performa buruk baik di data pelatihan maupun di data uji karena model gagal memahami hubungan yang ada di dalam data. Underfitting bisa terjadi jika model yang digunakan terlalu sederhana atau terlalu sedikit fitur yang digunakan untuk membangun model.

Penyebab Overfitting dan Underfitting

1. Penyebab Overfitting:
   • Model yang terlalu kompleks: Model dengan terlalu banyak parameter atau model non-linear yang terlalu kuat dapat menghafal data pelatihan secara spesifik.
   • Jumlah data yang terlalu sedikit: Dengan sedikit data, model mungkin terlalu banyak belajar dari kebisingan dalam data pelatihan dan menangkap pola yang seharusnya tidak ada.
   • Terlalu lama melatih model: Jika model dilatih terlalu lama, terutama dengan dataset kecil, model akan semakin menghafal data pelatihan daripada belajar pola umum.
     
2. Penyebab Underfitting:
   • Model yang terlalu sederhana: Model sederhana seperti regresi linier mungkin tidak mampu menangkap pola data yang kompleks.
   • Kurangnya fitur yang relevan: Jika model tidak memiliki cukup fitur yang berkaitan dengan target yang akan diprediksi, performa model akan rendah.
   • Pelatihan model yang tidak cukup lama: Model yang tidak dilatih dengan cukup lama mungkin belum "belajar" pola yang benar dari data pelatihan.
     

Bagaimana Mengatasi Overfitting dan Underfitting

• Mengatasi OverfittingMengatasi Overfitting:
  1. Gunakan lebih banyak data: Jika memungkinkan, memperluas dataset akan membantu model belajar lebih banyak pola umum daripada hanya mengandalkan beberapa contoh yang dapat menyebabkan overfitting.
  2. Regularisasi: Regularisasi adalah teknik yang digunakan untuk mengontrol kompleksitas model, seperti L1 atau L2 regularization. Teknik ini menambahkan penalti pada nilai koefisien dalam model, sehingga model tidak terlalu bergantung pada beberapa fitur tertentu.
  3. Cross-validation: Teknik cross-validation seperti K-Fold Cross Validation dapat membantu mengevaluasi performa model di beberapa subset data dan mencegah model terlalu fit terhadap satu set data.
  4. Dropout (untuk jaringan saraf): Dalam deep learning, dropout adalah teknik yang menonaktifkan beberapa neuron secara acak selama pelatihan, yang membantu mencegah jaringan saraf "menghafal" data pelatihan.
  5. Pruning (untuk pohon keputusan): Dalam model pohon keputusan, kita dapat melakukan pruning (pemangkasan) untuk mengurangi kompleksitas pohon dengan menghapus cabang yang terlalu spesifik terhadap data pelatihan.
     
• Mengatasi Underfitting:
  1. Gunakan model yang lebih kompleks: Jika model yang terlalu sederhana menyebabkan underfitting, coba gunakan model yang lebih kompleks yang mampu menangkap pola yang lebih rumit. Misalnya, gunakan Regresi Polinomial jika Regresi Linier tidak cukup baik untuk data yang Anda miliki.
  2. Tambahkan lebih banyak fitur: Jika underfitting terjadi karena model tidak memiliki cukup informasi untuk membuat prediksi yang baik, Anda bisa menambahkan lebih banyak fitur yang relevan.
  3. Latih model lebih lama: Jika model belum mencapai performa terbaiknya, tingkatkan waktu pelatihan. Model yang belum dilatih cukup lama cenderung underfit.
  4. Kurangi regularisasi: Jika Anda menggunakan regularisasi yang terlalu kuat, cobalah untuk mengurangi atau menyesuaikan parameter regularisasi agar model lebih fleksibel.
     

Kesimpulan

Overfitting dan underfitting adalah dua masalah besar dalam machine learning yang dapat memengaruhi performa model. Overfitting terjadi ketika model terlalu fokus pada detail spesifik data pelatihan dan gagal menggeneralisasi data baru. Sebaliknya, underfitting terjadi ketika model terlalu sederhana dan tidak mampu memahami pola yang ada dalam data.

Untuk mendapatkan model yang optimal, penting untuk menemukan keseimbangan antara overfitting dan underfitting, misalnya dengan menggunakan teknik regularisasi, validasi silang, atau memilih model yang tepat. Dengan cara ini, kita bisa membangun model yang mampu melakukan generalisasi dengan baik dan memberikan prediksi yang akurat pada data baru.

Baca Juga: