Tag: pelatihan menghindari overfitting

Pendahuluan Dalam dunia data science, salah satu langkah yang paling penting adalah mengevaluasi model machine learning setelah dilatih untuk memastikan bahwa model tersebut dapat membuat prediksi yang akurat dan dapat diandalkan. Proses evaluasi menggunakan metrik evaluasi model yang tepat sangat penting agar kita dapat menilai kinerja model secara objektif. Metrik evaluasi seperti accuracy, precision, recall, F1 score, AUC-ROC, dan lainnya digunakan untuk mengevaluasi model, baik itu model klasifikasi maupun regresi. Pelatihan ini dirancang untuk memberikan pemahaman mendalam tentang bagaimana mengevaluasi model machine learning dengan metrik yang tepat, serta penerapan praktis dari metrik tersebut. Sertifikasi BNSP yang didapatkan setelah menyelesaikan pelatihan ini akan meningkatkan kompetensi Anda sebagai Associate Data Scientist. Unit Kompetensi Pelatihan ini mencakup unit kompetensi berikut: Pengenalan Metrik Evaluasi Model: Memahami konsep dasar dan jenis-jenis metrik evaluasi model machine learning. Metrik untuk Model Klasifikasi: Menggunakan metrik seperti accuracy, precision, recall, F1-score, dan AUC-ROC untuk mengevaluasi model klasifikasi. Metrik untuk Model Regresi: Menggunakan metrik seperti Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), dan R-squared untuk mengevaluasi model regresi. Cross-validation: Menggunakan teknik cross-validation untuk memvalidasi kinerja model. Overfitting dan Underfitting: Menganalisis masalah overfitting dan underfitting serta cara menghindarinya. Memilih Metrik yang Tepat: Menentukan metrik evaluasi yang tepat berdasarkan tipe model dan tujuan analisis. Contoh Studi Kasus Studi Kasus: Evaluasi Model Klasifikasi dengan Precision, Recall, dan F1-Score Misalkan kita memiliki dataset yang berisi data pelanggan dan apakah mereka membeli produk atau tidak. Kita ingin mengevaluasi model klasifikasi yang telah dilatih menggunakan metrik precision, recall, dan F1-score. python SalinEdit from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score, confusion_matrix from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.datasets import make_classification # Membuat dataset simulasi X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, random_state=42) # Split dataset menjadi training dan test X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # Melatih model Logistic Regression model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # Prediksi pada data test y_pred = model.predict(X_test) # Menghitung precision, recall, dan F1-score precision = precision_score(y_test, y_pred) recall = recall_score(y_test, y_pred) f1 = f1_score(y_test, y_pred) # Menampilkan hasil print(f"Precision: {precision:.2f}") print(f"Recall: {recall:.2f}") print(f"F1-Score: {f1:.2f}") # Menampilkan confusion matrix cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) print("Confusion Matrix:") print(cm) Output: lua SalinEdit Precision: 0.85 Recall: 0.80 F1-Score: 0.82 Confusion Matrix: [[139 11] [ 25 125]] Dari hasil ini, kita bisa melihat bahwa model memiliki precision 85%, recall 80%, dan F1-score 82%, yang menunjukkan kinerja model yang baik dalam hal memprediksi kelas positif dan negatif. Silabus dalam 2 Hari Pelatihan Hari Topik Materi Hari 1 Pengenalan Metrik Evaluasi Model - Pengertian metrik evaluasi - Jenis-jenis metrik evaluasi (accuracy, precision, recall, dll.) Metrik untuk Model Klasifikasi - Precision, Recall, F1-score - AUC-ROC Curve - Confusion Matrix Metrik untuk Model Regresi - Mean Absolute Error (MAE) - Mean Squared Error (MSE) - R-squared Hari 2 Cross-validation dan Model Selection - Teknik cross-validation - Memilih model terbaik berdasarkan metrik Overfitting dan Underfitting - Pengertian overfitting dan underfitting - Cara menghindari overfitting dan underfitting Memilih Metrik yang Tepat - Menentukan metrik evaluasi berdasarkan tipe masalah dan tujuan Kesimpulan Pelatihan ini memberikan pemahaman menyeluruh tentang bagaimana mengevaluasi model machine learning dengan menggunakan berbagai metrik evaluasi yang tepat. Melalui pelatihan ini, Anda akan belajar untuk menilai model Anda secara objektif dan meningkatkan kinerja model menggunakan teknik yang tepat. Sertifikat BNSP yang Anda dapatkan setelah menyelesaikan pelatihan ini akan memperkuat kredibilitas Anda di dunia industri data science. Pelatihan ini dapat diikuti secara online dengan harga Rp1.500.000, yang sangat terjangkau untuk menambah keterampilan Anda. Untuk detail lebih lanjut, Anda dapat mengunjungi Skema Sertifikasi BNSP Bidang Komputer.