What is the translation of " OVERFITTING " in Indonesian?

• overfitting

Examples of using Overfitting in English and their translations into Indonesian

In order to avoid overfitting.
Untuk menghindari overfitting.

Overfitting will be our topic of discussion later on.
Baranagkali ini akan jadi bahan diskusi kita nanti.

What can be done to avoid overfitting?
Apa saja yang dapat dilakukan untuk menghindari overfitting?

Overfitting is an“error” caused by the limited data used.
Overfitting ialah suatu kesalahan yang dikarenakan olah kurangnya data yang dipakai.

This is an example of what's called overfitting.
Ini suatu contoh dari apa yang disebut Keterpaduan.

Overfitting is an“error” caused by the limited data used.
Overfitting adalah sebuah kesalahan yang disebabkan olah terbatasnya data yang dipergunakan.

What can be done to prevent overfitting?
Apa saja yang dapat dilakukan untuk menghindari overfitting?

The main challenge, then, was preventing overfitting while automating manual feature engineering.
Tantangan utama, kemudian, adalah mencegah overfitting saat mengotomatisasi rekayasa fitur manual.

It also reduces variance and helps to avoid overfitting.
Bagging juga mengurangi varians dan membantu untuk menghindari terjadinya overfitting.

Overfitting happens when some boundaries are based on on distinctions that don't make a difference.
Overfitting terjadi ketika beberapa batasan didasarkan pada sifat khusus yang tidak membuat perbedaan.

One of the problems in machine learning is overfitting.
Salah satu permasalahan yang muncul dalam supervised learning adalah permasalahan overfitting.

Overfitting is part of a fundamental concept in machine learning explained in our next post.
Overfitting merupakan bagian dari konsep mendasar dalam pembelajaran mesin yang akan kami jelaskan pada posting berikutnya.

You thus experience in test and out-of sample problems, overfitting and so forth….
Anda harus berurusan dengan dalam sampel dan di luar masalah sampel, overfitting dan sebagainya.

Overfitting happens when some boundaries are based on on distinctions that don't make a difference.
Overfitting dapat terjadi ketika beberapa batasan didasarkan pada sifat khusus yang tidak membuat perbedaan pada data.

One of the ubiquitous problems encountered in machine learning is overfitting.
Salah satu permasalahan yang muncul dalam supervised learning adalah permasalahan overfitting.

The latter, designed to avoid overfitting, is the model that produced the most accurate predictions, according to the results.
Model terakhir yang dirancang untuk menghindari overfitting, dapat menghasilkan perkiraan paling akurat, menurut hasil penelitian.

That helps prevent a common machine-learning problem in health care: overfitting.
Ini membantu mencegah masalah pembelajaran mesin yang umum dalam perawatan kesehatan yaitu overfitting.

For further model tuning and to avoid overfitting, data operations teams can generalize models against production test data using a choice of cross-validation and holdout evaluation techniques.
Untuk penyetelan model lebih lanjut dan menghindari overfitting, tim operasi data dapat menyamaratakan model terhadap data uji produksi dengan menggunakan beragam teknik evaluasi antar validasi( cross-validation) and holdout.

But if the hypothesis is too complex, then the model is subject to overfitting and generalization will be poorer.
Tetapi jika hipotesisnya terlalu kompleks, maka modelnya tunduk pada overfitting dan generalisasi akan lebih buruk.

Its final predictions is an average of all XGBoost and stacked models to reduce variance and avoid overfitting.
Final predictions-nya adalah dengan mengambil rata-rata dari model XGBoost dan stacked models untuk mengurangi variance dari model-model dan mencegah overfitting.

But if the hypothesis is too complex, then the model is subject to overfitting and generalization will be poorer.
Tetapi jika hipotesisnya terlalu rumit, maka modelnya tunduk pada overfitting dan generalisasi akan menjadi lebih buruk.

Keep in mind that in order to get quality backtesting results, we need good quality price data recording to avoid overfitting.
Butuh diingat jika untuk memperoleh hasil backtesting yang berkualitas, kita membutuhkan rekaman data gerakan harga yang mutunya baik juga untuk hindari overfitting.

Being a data-driven strategy, genetic evolution of algorithms is a recipe for overfitting if strict procedures are not followed.
Sebagai strategi berbasis data, evolusi genetika algoritma adalah resep untuk overfitting jika prosedur ketat tidak diikuti.

Keep in mind that in order to get quality backtesting results, we need good quality price data recording to avoid overfitting.
Perlu diingat bahwa untuk mendapatkan hasil backtesting yang berkualitas, kita memerlukan rekaman data pergerakan harga yang kualitasnya baik pula untuk menghindari overfitting.

The goal of cross-validation is to test the model's ability to predict new data that was not used in estimating it, in order to flag problems like overfitting or selection bias and to give an insight on how the model will generalize to an independent dataset i.e., an unknown dataset, for instance from a real problem.
Tujuan dari validasi silang adalah untuk mendefinisikan dataset untuk" menguji" model dalam tahap pelatihan( yaitu, validasi data), dalam rangka untuk membatasi masalah seperti terjadinya overfitting, memberikan wawasan tentang bagaimana model akan menggeneralisasi independen dataset( yaitu, tidak diketahui dataset, misalnya dari masalah nyata).

It is necessary to validate all the results we get from backtesting, it is also important to obtain tangible evidence that we managed to avoid overfitting during the backtest process.
Hal ini perlu untuk memvalidasi semua hasil yang kita peroleh dari backtesting, juga penting untuk memperoleh bukti nyata bahwa kita berhasil menghindari overfitting selama proses backtest.

Note that this observation of a more complex classifier(a larger forest) getting more accurate nearly monotonically is in sharp contrast to the common belief that the complexity of a classifier can only grow to a certain level of accuracy before being hurt by overfitting.
Perhatikan bahwa pengamatan terhadap pengklasifikasi yang lebih kompleks( hutan yang lebih besar) yang semakin akurat hampir secara monoton sangat kontras dengan keyakinan umum bahwa kompleksitas penggolongan hanya dapat tumbuh pada tingkat akurasi tertentu sebelum disakiti dengan overfitting.

Among its new features are variational dropout, which allows developers to apply the dropout technique for mitigating overfitting to recurrent neural networks.
Di antara fitur-fiturnya baru adalah dropout variasional, yang memungkinkan pengembang untuk menerapkan teknik putus untuk mengurangi overfitting ke jaringan saraf berulang.