Oversampling dalam Pembelajaran Mesin: Perbedaan antara revisi

Revisi per 31 Juli 2025 21.53 lihat sumber Budi (bicara \| kontrib) Birokrat, Pengurus antarmuka, Pengurus 23.287 suntingan Batch created by Azure OpenAI		Revisi terkini sejak 8 Agustus 2025 02.20 lihat sumber Budi (bicara \| kontrib) Birokrat, Pengurus antarmuka, Pengurus 23.287 suntingan k Text replacement - "pembelajaran mesin" to "Pembelajaran Mesin"
Baris 1:		Baris 1:
	Oversampling adalah strategi yang digunakan dalam [[~~pembelajaran mesin~~]] untuk mengatasi masalah ketidakseimbangan kelas pada dataset. Dalam banyak kasus, data minoritas cenderung kurang terwakili, sehingga model cenderung bias terhadap kelas mayoritas. Dengan menerapkan oversampling, distribusi data dapat dibuat lebih seimbang dan performa model menjadi lebih baik.		Oversampling adalah strategi yang digunakan dalam [[Pembelajaran Mesin]] untuk mengatasi masalah ketidakseimbangan kelas pada dataset. Dalam banyak kasus, data minoritas cenderung kurang terwakili, sehingga model cenderung bias terhadap kelas mayoritas. Dengan menerapkan oversampling, distribusi data dapat dibuat lebih seimbang dan performa model menjadi lebih baik.

	== Teknik Oversampling ==		== Teknik Oversampling ==