Bagaimana cara mengatasi masalah imbalance data dalam machine learning? Jelaskan beberapa teknik yang dapat digunakan.
Untuk mengatasi imbalance data dalam machine learning, beberapa teknik yang dapat digunakan meliputi:
1. Resampling Teknik:
Oversampling kelas minoritas: Menambahkan data sintetik (contoh: SMOTE).
Undersampling kelas mayoritas: Mengurangi jumlah sampel mayoritas.
2. Algoritma Khusus:
Gunakan algoritma tree-based (seperti Random Forest) atau ensemble methods yang lebih tahan terhadap data tidak seimbang.
3. Mengubah Threshold Klasifikasi: Menyesuaikan threshold prediksi untuk lebih mengakomodasi kelas minoritas.
4. Pemberian Bobot (Class Weighting): Menambahkan bobot lebih tinggi pada kelas minoritas di algoritma (misal: class_weight='balanced' pada sklearn).
5. Data Augmentation: Menambah variasi data kelas minoritas, terutama dalam computer vision atau NLP.
6. Stratified Sampling: Membagi data secara seimbang antara kelas mayoritas dan minoritas saat membuat set pelatihan dan pengujian.
7. Metrik Evaluasi yang Tepat: Gunakan precision, recall, F1 score, atau ROC-AUC alih-alih akurasi.
8. Cost-sensitive Learning: Model diberi biaya lebih tinggi untuk kesalahan pada kelas minoritas.
1. Resampling Teknik:
Oversampling kelas minoritas: Menambahkan data sintetik (contoh: SMOTE).
Undersampling kelas mayoritas: Mengurangi jumlah sampel mayoritas.
2. Algoritma Khusus:
Gunakan algoritma tree-based (seperti Random Forest) atau ensemble methods yang lebih tahan terhadap data tidak seimbang.
3. Mengubah Threshold Klasifikasi: Menyesuaikan threshold prediksi untuk lebih mengakomodasi kelas minoritas.
4. Pemberian Bobot (Class Weighting): Menambahkan bobot lebih tinggi pada kelas minoritas di algoritma (misal: class_weight='balanced' pada sklearn).
5. Data Augmentation: Menambah variasi data kelas minoritas, terutama dalam computer vision atau NLP.
6. Stratified Sampling: Membagi data secara seimbang antara kelas mayoritas dan minoritas saat membuat set pelatihan dan pengujian.
7. Metrik Evaluasi yang Tepat: Gunakan precision, recall, F1 score, atau ROC-AUC alih-alih akurasi.
8. Cost-sensitive Learning: Model diberi biaya lebih tinggi untuk kesalahan pada kelas minoritas.