Memahami-Regresi-Linear-and-Logistik.pptx

Memahami Regresi Linear dan Logistik

1. Memahami Regresi: Linear & Logistik Selamat datang di presentasi tentang dua algoritma Machine Learning yang paling fundamental: Regresi Linear dan Regresi Logistik. Kami akan membahas dasar-dasar, perbedaan, dan kapan harus menggunakannya.

2. Apa Itu Regresi dalam Machine Learning? Dalam Machine Learning, regresi adalah metode untuk memodelkan hubungan antara variabel dependen (output) dan satu atau lebih variabel independen (input). Tujuan utamanya adalah memprediksi nilai numerik atau mengklasifikasikan data.

3. Regresi Linear: Memprediksi Nilai Berkelanjutan Definisi Regresi Linear memodelkan hubungan linear antara variabel dependen kontinu dan satu atau lebih variabel independen. Tujuan Memprediksi nilai output numerik yang berkelanjutan, seperti harga rumah, suhu, atau penjualan. Cara Kerja Algoritma ini mencari garis lurus (atau hyperplane) terbaik yang cocok dengan titik-titik data.

4. Penerapan Regresi Linear Prediksi Harga Rumah Memprediksi harga jual rumah berdasarkan ukuran, lokasi, dan jumlah kamar. Perkiraan Penjualan Memprediksi penjualan produk berdasarkan anggaran pemasaran dan data historis. Prakiraan Cuaca Memprediksi suhu besok berdasarkan data suhu, kelembaban, dan tekanan udara hari ini.

5. Regresi Logistik: Mengklasifikasikan Hasil Biner Definisi Regresi Logistik digunakan untuk memprediksi probabilitas hasil biner (ya/tidak, lulus/gagal). Tujuan Mengklasifikasikan data ke dalam salah satu dari dua kelas berdasarkan variabel independen. Cara Kerja Menggunakan fungsi sigmoid untuk memetakan prediksi ke probabilitas antara 0 dan 1.

6. Penerapan Regresi Logistik Deteksi Penipuan Mengidentifikasi transaksi keuangan yang mencurigakan (penipuan/bukan penipuan). Diagnosis Medis Memprediksi keberadaan penyakit berdasarkan gejala dan hasil tes (sakit/tidak sakit). Prediksi Churn Pelanggan Memprediksi apakah pelanggan akan berhenti menggunakan layanan (churn/tidak churn).

7. Perbedaan Utama Jenis Variabel Dependen Kontinu (numerik) Kategorikal (biner) Fungsi Linear (garis lurus) Sigmoid (kurva S) Output Nilai numerik Probabilitas (0-1)

8. Kapan Menggunakan yang Mana? Regresi Linear Gunakan saat Anda perlu memprediksi nilai numerik yang berkelanjutan, seperti harga atau jumlah. Regresi Logistik Pilih ini ketika Anda ingin mengklasifikasikan data ke dalam dua kategori diskrit, seperti ya/tidak. Pilihan algoritma sangat bergantung pada jenis masalah dan karakteristik data Anda.

9. Pentingnya Pra-pemrosesan Data Tidak peduli algoritma mana yang Anda pilih, pra-pemrosesan data adalah langkah krusial untuk memastikan model yang akurat dan kuat. Penanganan nilai yang hilang Normalisasi atau standarisasi data Encoding variabel kategorikal Pemilihan fitur yang relevan

10. Kesimpulan & Langkah Selanjutnya Regresi Linear dan Logistik adalah alat fundamental di kotak perangkat Machine Learning Anda. Memahami kapan dan bagaimana menggunakannya adalah kunci untuk membangun model prediktif yang efektif. "Machine learning akan merevolusi setiap industri." Teruslah belajar dan bereksperimen dengan data!