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.
Metrik Evaluasi Klasifikasi
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.
Metrik Evaluasi Regresi
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.
Validasi Model
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.