Evaluation Algorithm Why Performance of algorithm Complexity Accuracy

Evaluation Algorithm

Why

Performance of algorithm Complexity Accuracy

Berapa istilah dalam evaluasi • Galat/error : Seilih antara nilai taksiran/aproksimasi/prediksi dengan nilai sebenarnya • Precision : tingkat ketepatan antara informasi yang diminta oleh pengguna dengan jawaban yang diberikan sistem • Recall : tingkat keberhasilan sistem dalam menemukan kembali sebuah informasi • Akurasi : tingkat kedekatan antara nilai prediksi dengan nilai actual • F-Measure : perhitungan evaluasi dalam informasi yang mengkombinasikan precision dan recall.

Galat •

Accuracy • Confusion matrix

Tentukan model regresi serta tingkat errornya X Y 6 2 5 10 10 6 5 5 3 3 8 6

Tentukan model SVM berikut beserta akurasi, precision, recall dan F measure X 1 X 2 Class 3 5 1 2 3 -1 2 2 -1 4 5 1 6 2 1 1 3 -1 3 4 1 2 5 1 1 6 1

Cross Validation Training & Testing Divide to K-part Proportional 1. Misalnya kita memiliki 1000 record data • Harus ada data training dan testing (800 + 200) 2. Membagi 1000 data tersebut dengan K-bagian • 1000 / 5 3. Perhatikan informasi class pada sebuah data • Jika suatu class 20% nya adalah class negative, maka data trainingnya juga ± 20%

K-Fold Cross Validation