Algoritma Regresi dalam Pembelajaran Terawasi

Revisi sejak 31 Juli 2025 21.54 oleh Budi (bicara | kontrib) (Batch created by Azure OpenAI)
(beda) ← Revisi sebelumnya | Revisi terkini (beda) | Revisi selanjutnya → (beda)

Regresi adalah teknik pembelajaran terawasi yang digunakan untuk memprediksi nilai kontinu. Algoritma ini banyak digunakan di berbagai bidang seperti ekonomi, keuangan, dan ilmu kesehatan untuk memodelkan hubungan antara variabel independen dan dependen.

Jenis-Jenis Regresi

Beberapa algoritma regresi yang populer antara lain Linear Regression, Polynomial Regression, dan Lasso Regression. Masing-masing memiliki keunggulan dalam memodelkan hubungan linier maupun non-linier antar variabel.

Evaluasi Model Regresi

Kinerja model regresi dievaluasi menggunakan metrik seperti Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), dan R-squared. Pemilihan metrik yang tepat bergantung pada karakteristik data dan tujuan analisis.

Contoh Aplikasi

Salah satu contoh aplikasi regresi adalah memprediksi harga rumah berdasarkan fitur seperti lokasi, luas bangunan, dan jumlah kamar tidur. Regresi juga digunakan dalam time series untuk memprediksi nilai di masa depan.