https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&feed=atom&title=Evaluasi_Model_dalam_Pembelajaran_TerawasiEvaluasi Model dalam Pembelajaran Terawasi - Riwayat revisi2026-05-25T23:15:31ZRiwayat revisi halaman ini di wikiMediaWiki 1.43.0https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Evaluasi_Model_dalam_Pembelajaran_Terawasi&diff=17198&oldid=prevBudi: Batch created by Azure OpenAI2025-07-31T21:54:21Z<p>Batch created by Azure OpenAI</p>
<p><b>Halaman baru</b></p><div>Evaluasi model merupakan langkah penting dalam pengembangan sistem pembelajaran terawasi. Proses ini bertujuan untuk mengukur kinerja model dan menentukan apakah model sudah siap digunakan untuk prediksi pada data nyata.<br />
<br />
== Metrik Evaluasi Klasifikasi ==<br />
Dalam kasus [[klasifikasi]], beberapa metrik yang umum digunakan adalah [[akurasi]], [[presisi]], [[recall]], dan [[F1 score]]. Masing-masing metrik memiliki keunggulan tersendiri tergantung pada karakteristik data dan tujuan prediksi.<br />
<br />
== Metrik Evaluasi Regresi ==<br />
Untuk masalah [[regresi]], metrik yang sering digunakan antara lain [[Mean Squared Error]], [[Root Mean Squared Error]], dan [[R-squared]]. Pemilihan metrik harus disesuaikan dengan kebutuhan analisis dan konteks permasalahan.<br />
<br />
== Validasi Model ==<br />
Selain metrik, proses [[validasi model]] seperti [[cross-validation]] juga penting untuk memastikan model tidak bias terhadap data tertentu dan mampu menggeneralisasi pola pada data baru.</div>Budi