Memahami Kontrol Berlebihan dalam Pembelajaran Mesin

Terkendali berlebihan mengacu pada situasi di mana model terlalu tepat dan menangkap gangguan dalam data, sehingga menghasilkan performa generalisasi yang buruk. Dengan kata lain, model tersebut terlalu cocok dengan data pelatihan, dan tidak dapat digeneralisasikan dengan baik pada data baru yang belum terlihat.

Dalam model yang terlalu terkontrol, koefisien fiturnya terlalu besar, dan model tersebut mampu menyesuaikan noise dalam data pelatihan. data secara tepat, namun ketepatan ini mengakibatkan kinerja generalisasi yang buruk. Model menjadi terlalu terspesialisasi pada data pelatihan dan gagal menangkap pola mendasar dalam data.

Untuk menghindari kontrol berlebihan, penting untuk menggunakan teknik regularisasi yang tepat, seperti regularisasi L1 atau L2, untuk memberikan penalti pada koefisien yang besar dan mencegah overfitting. Selain itu, teknik seperti validasi silang dapat digunakan untuk mengevaluasi performa model pada data baru dan mencegah overfitting.