Evaluation Metrics

Metrik evaluasi digunakan di semua bidang termasuk: kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, dan ilmu data. Metrik ini digunakan untuk mengukur kinerja model dan algoritma, dan untuk membandingkan berbagai model atau algoritma. Dalam AI, ML, dan DL, metrik evaluasi digunakan untuk mengevaluasi akurasi, presisi, penarikan, skor F1, dan ukuran kinerja model lainnya. Dalam ilmu data, metrik evaluasi digunakan untuk mengevaluasi kinerja model prediktif, model klasifikasi, dan model pengelompokan.

Berikut ini adalah postingan khusus kamus AI Kami yang menjelaskan terkait pembahasan terkait apa itu pengertian, makna, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi Evaluation Metrics berdasarkan dari berbagai jenis macam reference atau referensi relevan terpercaya yang telah Kami rangkum dan kumpulkan, termasuk definisinya menurut ahli.

Gambar Penjelasan Apa Pengertian Arti Evaluation Metrics Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Dalam Kamus AI
Ilustrasi Gambar Penjelasan Apa Itu Pengertian Arti Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Teknisnya

Pengertian Umum Evaluation Metrics

Evaluation Metrics adalah ukuran atau metrik yang digunakan untuk mengevaluasi kinerja suatu sistem atau model. Evaluation Metrics digunakan untuk mengukur seberapa baik suatu sistem atau model dalam memecahkan masalah atau memprediksi hasil yang diinginkan. Evaluation Metrics dapat digunakan dalam berbagai bidang seperti machine learning, data mining, dan computer vision.

Definisi Menurut Ahli

Menurut James G. Shanahan dalam bukunya “Evaluation of Text and Speech Systems”, Evaluation Metrics adalah “a set of measures used to quantify the performance of a system or model”. Shanahan juga menjelaskan bahwa Evaluation Metrics dapat digunakan untuk mengukur kinerja sistem atau model dalam berbagai aspek seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score.

Sedangkan menurut J. A. Hanley dan B. J. McNeil dalam paper mereka yang berjudul “The Meaning and Use of the Area under a Receiver Operating Characteristic (ROC) Curve”, Evaluation Metrics dapat digunakan untuk mengukur kinerja suatu sistem dalam membedakan antara dua kelas atau kondisi. Hanley dan McNeil juga menjelaskan bahwa Evaluation Metrics yang umum digunakan dalam hal ini adalah ROC curve dan area under the curve (AUC).

Fungsi Evaluation Metrics

Evaluation Metrics adalah alat yang digunakan untuk mengukur kinerja suatu model atau sistem dalam memecahkan masalah tertentu. Fungsi utama dari Evaluation Metrics adalah untuk memberikan informasi tentang seberapa baik model atau sistem tersebut dalam memprediksi hasil yang diinginkan. Dengan menggunakan Evaluation Metrics, kita dapat mengevaluasi kinerja model atau sistem dan memperbaikinya jika diperlukan.

Contoh Evaluation Metrics

Beberapa contoh Evaluation Metrics yang sering digunakan dalam machine learning dan data science adalah:

  • Accuracy: mengukur seberapa akurat model dalam memprediksi hasil yang benar.
  • Precision: mengukur seberapa banyak hasil positif yang benar dari semua hasil positif yang diprediksi.
  • Recall: mengukur seberapa banyak hasil positif yang benar dari semua hasil positif yang sebenarnya.
  • F1 Score: menggabungkan precision dan recall untuk memberikan nilai yang lebih komprehensif tentang kinerja model.
  • ROC AUC: mengukur seberapa baik model dalam membedakan antara kelas positif dan negatif.

Dalam memilih Evaluation Metrics yang tepat, kita harus mempertimbangkan tujuan dari model atau sistem yang sedang dibangun dan jenis data yang digunakan. Selain itu, kita juga harus memperhatikan kelemahan dan kelebihan dari setiap Evaluation Metrics yang ada.

Rumus Evaluation Metrics

Evaluation Metrics adalah ukuran yang digunakan untuk mengevaluasi kinerja suatu model atau sistem. Berikut adalah beberapa rumus atau formula terkait Evaluation Metrics:

Accuracy

Accuracy adalah ukuran seberapa akurat model dalam memprediksi kelas yang benar. Rumusnya adalah:

Accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

TP = True Positive, TN = True Negative, FP = False Positive, FN = False Negative

Precision

Precision adalah ukuran seberapa banyak prediksi positif yang benar dari semua prediksi positif. Rumusnya adalah:

Precision = TP / (TP + FP)

Recall

Recall adalah ukuran seberapa banyak prediksi positif yang benar dari semua data yang sebenarnya positif. Rumusnya adalah:

Recall = TP / (TP + FN)

F1 Score

F1 Score adalah rata-rata harmonis antara Precision dan Recall. Rumusnya adalah:

F1 Score = 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)

Jenis Macam Arti Metrik Evaluasi dalam Kamus Terjemahan Bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia

Selain membahas tentang arti, apa itu, pengertian, definisi, fungsi, dan rumus atau formula terkaitnya, untuk lebih memperluasnya di sini Kami juga akan menerangkan beberapa jenis macam arti kata dalam kamus terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia.

Agar dapat dengan mudah dipahami, di postingan khusus Kamus AI ini Kami akan menjelaskannya dalam bentuk tabel terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia sebagai berikut.

Nama Bahasa Terjemahan
Bahasa Inggris Evaluation Metrics
Bahasa Indonesia Metrik Evaluasi
Bahasa Jawa Metrik Evaluasi
Bahasa Sunda Métrik Evaluasi
Bahasa Malaysia Metrik Penilaian

Beberapa Paper (Artikel Ilmiah atau Makalah) atau Buku yang Terkait dengan Istilah Evaluation Metrics serta Link atau Tautannya

Di bawah ini adalah beberapa jenis macam paper (termasuk artikel ilmiah atau makalah) dan Buku yang berkaitan dengan istilah Evaluation Metrics:

  1. “A systematic study of the class imbalance problem in convolutional neural networks” oleh Guo et al. (2017) – https://arxiv.org/abs/1710.05381
  2. “A survey on evaluation metrics for machine learning” oleh Sokolova dan Lapalme (2009) – https://link.springer.com/article/10.1007/s10994-008-5109-4
  3. “Precision-Recall-Gain Curves: PR Analysis Done Right” oleh Flach dan Kull (2015) – https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-23528-8_5
  4. “A unified view of multi-class support vector machine” oleh Crammer dan Singer (2001) – https://dl.acm.org/doi/10.1145/945645.945647
  5. “The Relationship Between Precision-Recall and ROC Curves” oleh Davis dan Goadrich (2006) – https://dl.acm.org/doi/10.1145/1143844.1143874

Kesimpulan

Itulah beberapa hal yang dapat Kami jelaskan dalam postingan khusus kamus, glosarium, atau kumpulan istilah kata Evaluation Metrics.

Dalam dunia kecerdasan buatan (AI), Evaluation Metrics adalah hal yang sangat penting untuk mengevaluasi kinerja dari model AI yang telah dibuat. Evaluation Metrics digunakan untuk mengukur seberapa baik model AI dalam memprediksi hasil yang diinginkan. Beberapa Evaluation Metrics yang umum digunakan adalah akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Dengan menggunakan Evaluation Metrics, para pengembang AI dapat mengetahui seberapa baik model AI yang telah dibuat dan dapat melakukan perbaikan jika diperlukan. Oleh karena itu, Evaluation Metrics sangat penting dalam pengembangan AI untuk memastikan bahwa model AI yang dibuat dapat memberikan hasil yang akurat dan dapat diandalkan.

Penutup

Demikianlah, di atas adalah penjelasan dan penguraian tentang apa itu arti dari akronim, istilah, jargon, atau terminologi Evaluation Metrics.

Semoga kamus, glosarium, atau kumpulan istilah teknis bidang teknologi khususnya Artificial Intelligence, kecerdasan buatan, atau AI yang sudah Kami bagikan di sini dapat bermanfaat serta dapat menambah wawasan para pembaca.

Jangan lupa kunjungi, baca, dan lihat juga pembahasan istilah lainnya di laman Kamus AI Kami.

Sumber (Referensi)

Glosarium Kamus AI ini dibuat berdasar dari simpulan arti definisi dari berbagai referensi terkait (relevan) yang Kami anggap terpercaya termasuk seperti Wikipedia, Deep AI, Open AI, Oxford Technology Dictionary dan beberapa sumber lainnya. Kata Evaluation Metrics ini merupakan salah satu dari kumpulan istilah terkait Deep Learning, Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Science dalam konteks atau bidang AI yang dimulai dengan awalan atau huruf E. Artikel Kamus AI ini di-update pada bulan Apr tahun 2025.

Tinggalkan Komentar