Modul 6 — Menguji Kejujuran Model: Evaluasi dan Validasi

• Mengevaluasi kinerja model klasifikasi dan regresi dengan memilih metrik yang sesuai jenis tugas serta biaya kesalahan, termasuk membaca matriks kekeliruan dan menafsirkan presisi serta recall secara terpisah.
• Menganalisis gejala overfitting, kebocoran data, dan ketidakseimbangan kelas pada hasil pelatihan, lalu merumuskan langkah perbaikan yang tepat untuk tiap gejala.
• Menerapkan validasi silang k-lipatan untuk menguji ketahanan model dan membaca sebaran hasilnya, bukan hanya rata-ratanya.
• Menentukan ambang keputusan berdasarkan perhitungan konsekuensi nyata dari kesalahan positif maupun kesalahan negatif, serta membedakan data untuk menyetel ambang dari data untuk melaporkan hasil.