"Metrik digunakan untuk mengukur seberapa baik model machine learning memenuhi tujuannya"

Metrik adalah ukuran atau indikator yang digunakan untuk mengukur kinerja dari model machine learning. Metrik digunakan untuk mengukur seberapa baik model machine learning memenuhi tujuannya, seperti memprediksi target dengan akurasi atau memisahkan data dalam beberapa kelas dengan tepat. Metrik membantu membandingkan kinerja model machine learning dan membantu memahami bagaimana model machine learning bekerja dalam situasi yang berbeda. Mereka juga membantu menentukan apakah model machine learning perlu ditingkatkan atau diperbaiki dan bagaimana mencapai hasil yang lebih baik

Mengapa Machine Learning Membutuhkan Metrik?

Machine learning membutuhkan metrik untuk:

1. Evaluasi kinerja model machine learning: Metrik membantu mengukur seberapa baik model machine learning memprediksi target atau mengklasifikasikan data. Ini membantu menentukan apakah model machine learning bekerja dengan baik atau perlu ditingkatkan.
2. Pembandingan model machine learning: Metrik membantu membandingkan kinerja model machine learning yang berbeda dan membantu memilih model machine learning yang paling baik.
3. Pengoptimalan model machine learning: Metrik membantu menentukan apakah model machine learning perlu ditingkatkan dan bagaimana mencapai hasil yang lebih baik.
4. Keterbacaan dan interpretabilitas: Metrik membuat hasil dari model machine learning lebih mudah diterima dan dipahami oleh para pemangku kepentingan, seperti stakeholder atau klien.
5. Membuat keputusan: Metrik membantu membuat keputusan yang data-driven dan memastikan bahwa model machine learning bekerja sesuai dengan harapan.

Baca Juga: Belajar Algoritma Machine Learning? Pastikan Kamu Ahli Di Bidang Ini!

Metrik yang Sering Digunakan untuk Machine Learning

Dalam bidang machine learning, evaluasi model machine learning sangat penting untuk memastikan bahwa model machine learning tersebut memiliki performa yang baik. Ada beberapa metrik yang digunakan untuk mengukur performa model machine learning dan membandingkannya dengan model machine learning lain. Berikut adalah beberapa metrik yang sering digunakan:

1. Accuracy: mengukur persentase prediksi yang benar dari seluruh prediksi. Nilai accuracy berkisar antara 0 dan 1, dengan 1 menunjukkan prediksi sempurna dan 0 menunjukkan prediksi tidak benar sama sekali.
2. Precision: mengukur rasio prediksi positif yang benar dari semua prediksi positif. Precision memberikan informasi tentang seberapa sering model machine learning membuat prediksi positif yang benar. Nilai precision berkisar antara 0 dan 1.
3. Recall: mengukur rasio dari data positif yang benar yang ditemukan dari seluruh data positif. Recall memberikan informasi tentang seberapa baik model machine learning menemukan semua data positif. Nilai recall berkisar antara 0 dan 1.
4. F1 Score: rata-rata harmonis dari precision dan recall. F1 Score adalah ukuran keseimbangan antara precision dan recall, dengan nilai yang tinggi menunjukkan keseimbangan yang baik antara kedua metrik tersebut.
5. ROC AUC: mengukur kemampuan model machine learning untuk membedakan antara data positif dan negatif. Skor ROC AUC berkisar antara 0 dan 1, dengan 1 menunjukkan model machine learning yang sempurna dan 0,5 menunjukkan model machine learning yang buruk.
6. Mean Squared Error (MSE): mengukur rata-rata kuadrat dari perbedaan antara prediksi dan target. MSE digunakan untuk memperkirakan ketidakakuratan model machine learning dalam memprediksi target.
7. Mean Absolute Error (MAE): mengukur rata-rata dari perbedaan absolut antara prediksi dan target. MAE digunakan untuk memperkirakan ketidakakuratan model machine learning dalam memprediksi target.
8. Log Loss: mengukur kemampuan model machine learning untuk memprediksi probabilitas yang benar dari data target. Log Loss memberikan informasi tentang seberapa baik model machine learning memprediksi probabilitas yang benar, dengan nilai yang lebih rendah menunjukkan prediksi yang lebih baik.
9. Confusion Matrix: menampilkan jumlah prediksi benar dan salah dalam bentuk matriks, digunakan untuk menghitung metrik lain seperti precision dan recall. Confusion Matrix memberikan gambaran menyeluruh tentang performa model machine learning dalam memprediksi data target.

Baca Juga: Jenis-Jenis Algoritma yang Digunakan dalam Machine Learning

Dapatkan Software Digital Monitoring Terbaik Hanya di Ivosights!

Anda bisa mendapatkan software analisis data yang komprehensif dan lengkap untuk data report bisnis dan sosial media di Ivosights! Ivosights menyediakan berbagai layanan terkait comprehensive analytics. Ivosights dapat membuat Anda lebih mudah memahami data dan juga dapat memberikan rekomendasi strategi yang tepat untuk kelangsungan bisnis Anda dengan bantuan tim Ivosights yang sudah berpengalaman melakukan analisa mendalam dari berbagai macam data.

Comprehensive analytics dari Ivosights hadir sebagai solusi yang dapat memudahkan Anda mengelola big data dan mendapatkan insights terbaik. Sebagai penyedia layanan customer engagement terlengkap di bidang ini, Ivosights juga menyediakan layanan Ripple 10 yang dapat membantu Anda memenangkan kompetisi di pasar bisnis.

Ripple 10 dapat menjadi mata-mata perusahaan Anda untuk mengetahui seperti apa sentimen warganet terhadap produk atau layanan yang Anda tawarkan kepada mereka. Bahkan, lebih dari itu, Anda juga bisa mengetahui aktivitas digital kompetitor, mengetahui topik perbincangan netizen mengenai brand, hingga menjaga reputasi brand dari isu negatif yang berpotensi viral.