Budi: Text replacement - "pembelajaran mesin" to "Pembelajaran Mesin"

2025-08-08T02:20:17Z

Text replacement - "pembelajaran mesin" to "Pembelajaran Mesin"

← Revisi sebelumnya		Revisi per 8 Agustus 2025 02.20
Baris 1:		Baris 1:
	Dalam bidang [[~~pembelajaran mesin~~]], outlier seringkali menjadi tantangan karena dapat mengganggu proses pelatihan model. Model yang tidak tahan terhadap outlier bisa menghasilkan prediksi yang salah atau tidak akurat.		Dalam bidang [[Pembelajaran Mesin]], outlier seringkali menjadi tantangan karena dapat mengganggu proses pelatihan model. Model yang tidak tahan terhadap outlier bisa menghasilkan prediksi yang salah atau tidak akurat.

	== Pengaruh pada Model ==		== Pengaruh pada Model ==

Budi: Batch created by Azure OpenAI

2025-07-31T21:54:05Z

Batch created by Azure OpenAI

Halaman baru

Dalam bidang [[pembelajaran mesin]], outlier seringkali menjadi tantangan karena dapat mengganggu proses pelatihan model. Model yang tidak tahan terhadap outlier bisa menghasilkan prediksi yang salah atau tidak akurat.

== Pengaruh pada Model ==
Model pembelajaran mesin seperti [[regresi]] dan [[klasifikasi]] sangat sensitif terhadap outlier. Data anomali dapat menyebabkan model belajar pola yang salah dan menurunkan performa pada data baru.

== Deteksi Otomatis Outlier ==
Beberapa teknik, seperti Isolation Forest, One-Class SVM, dan Local Outlier Factor (LOF), telah dikembangkan untuk mendeteksi outlier secara otomatis pada big data. Metode ini sangat bermanfaat pada data dengan dimensi tinggi.

== Penanganan Outlier dalam Model ==
Penanganan outlier dalam pembelajaran mesin dapat dilakukan dengan menghapus data anomali, melakukan transformasi, atau menggunakan model yang robust seperti [[tree-based model]]. Pilihan metode penanganan sangat tergantung pada tujuan dan jenis data yang dianalisis.

Outlier dalam Pembelajaran Mesin - Riwayat revisi

Budi: Text replacement - "pembelajaran mesin" to "Pembelajaran Mesin"

Budi: Batch created by Azure OpenAI