Evaluasi Model adalah proses penting untuk menilai kualitas model prediktif. Hal ini penting dalam pembelajaran mesin karena dapat membantu menentukan apakah model tertentu berfungsi, atau apakah model yang lebih baik dapat dikembangkan. Evaluasi model juga dapat digunakan untuk membandingkan model yang berbeda dan mengidentifikasi model mana yang paling cocok untuk tugas prediksi tertentu.
Evaluasi model melibatkan pengujian model berdasarkan kriteria yang ditentukan, seperti akurasi, presisi, perolehan kembali, dan metrik lainnya. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan data historis. Keakuratan model prediktif adalah ukuran seberapa baik model tersebut memprediksi nilai masa depan berdasarkan prediksi masa lalu. Presisi mengukur jumlah prediksi akurat yang dibuat suatu model. Penarikan kembali mengukur jumlah hasil benar yang dihasilkan suatu model. Metrik lain, seperti metrik AUC, juga dapat digunakan.
Setelah model diuji, hasilnya dapat menginformasikan pengembangan lebih lanjut pada model tersebut. Evaluasi model memberikan visibilitas mengenai kekuatan dan kelemahan model, dan membantu menginformasikan keputusan untuk meningkatkan atau mengganti model.
Evaluasi model adalah bagian penting dari proses pembelajaran mesin. Tanpanya, model mungkin tidak akan berperforma sebaik yang diharapkan, sehingga menghasilkan hasil yang tidak diharapkan. Mengevaluasi model diperlukan untuk memastikan bahwa model tersebut menghasilkan prediksi yang akurat dan andal.
