Memahami Akurasi dalam Model Pembelajaran Mesin

Akurasi mengacu pada seberapa dekat prediksi model dengan nilai sebenarnya. Ini adalah ukuran perbedaan antara keluaran yang diprediksi dan keluaran sebenarnya. Dengan kata lain, ini mengukur seberapa baik model mampu memprediksi keluaran yang benar untuk masukan tertentu.

Ada beberapa cara untuk mengukur akurasi, antara lain:

1. Mean Absolute Error (MAE): Ini mengukur perbedaan rata-rata antara nilai prediksi dan nilai aktual. Nilai yang lebih rendah menunjukkan akurasi yang lebih tinggi.
2. Mean Squared Error (MSE): Ini mengukur rata-rata perbedaan kuadrat antara nilai prediksi dan nilai aktual. Nilai yang lebih rendah menunjukkan akurasi yang lebih tinggi.
3. Root Mean Squared Error (RMSE): Ini mirip dengan MSE, namun dihitung sebagai akar kuadrat dari MSE. Nilai yang lebih rendah menunjukkan akurasi yang lebih tinggi.
4. Mean Absolute Percentage Error (MAPE): Ini mengukur perbedaan absolut rata-rata antara nilai prediksi dan nilai aktual sebagai persentase dari nilai sebenarnya. Nilai yang lebih rendah menunjukkan akurasi yang lebih tinggi.
5. R-squared: Ini mengukur proporsi variasi variabel dependen yang dijelaskan oleh variabel independen. Nilai yang lebih tinggi menunjukkan kesesuaian model dengan data yang lebih baik.
6. Skor F1: Ini adalah ukuran keseimbangan antara presisi dan perolehan. Ini adalah rata-rata harmonik dari presisi dan perolehan, dan berkisar dari 0 (terburuk) hingga 1 (terbaik).
7. Presisi: Ini mengukur proporsi hasil positif sebenarnya di antara semua prediksi positif. Nilai yang lebih tinggi menunjukkan kemampuan yang lebih baik dalam membedakan kasus positif dan negatif.
8. Ingat: Ini mengukur proporsi kasus positif sebenarnya di antara semua kasus positif aktual. Nilai yang lebih tinggi menunjukkan kemampuan yang lebih baik untuk mendeteksi semua kasus positif.

Penting untuk dicatat bahwa tidak ada satu ukuran akurasi yang sempurna untuk setiap situasi, dan ukuran yang berbeda mungkin lebih tepat tergantung pada masalah spesifik yang sedang dipecahkan.