Overfitting adalah salah satu masalah utama dalam machine learning di mana model terlalu menyesuaikan diri terhadap data pelatihan. Akibatnya, model tersebut kehilangan kemampuan untuk mengeneralisasi pola pada data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya. Hal ini menyebabkan kinerja model sangat baik pada data pelatihan, namun buruk pada data validasi atau data nyata.
Penyebab Overfitting
Overfitting biasanya terjadi ketika model terlalu kompleks, misalnya memiliki terlalu banyak parameter atau menggunakan algoritme yang terlalu fleksibel. Selain itu, jumlah data pelatihan yang sedikit juga dapat meningkatkan risiko overfitting karena model hanya "menghapal" data yang tersedia.
Dampak Overfitting
Dampak utama dari overfitting adalah menurunnya akurasi model ketika diuji pada data baru. Hal ini berbahaya dalam aplikasi nyata karena prediksi menjadi tidak dapat diandalkan.
Cara Mengatasi Overfitting
Beberapa teknik untuk mengatasi overfitting meliputi penggunaan regularisasi, memperbanyak data pelatihan, serta menerapkan cross-validation untuk mengevaluasi performa model.