Dunia data semakin berkembang pesat, dan Data Scientist menjadi sosok yang sangat dibutuhkan. Untuk dapat mengolah data mentah menjadi informasi berharga, seorang Data Scientist perlu menguasai berbagai algoritma Machine Learning.
Sebagai seorang Data Scientist, menguasai berbagai algoritma Machine Learning adalah kunci untuk dapat mengolah data dan menghasilkan insights yang berharga bagi bisnis.
Di antara sekian banyak algoritma, ada lima yang sangat fundamental dan sering diaplikasikan dalam berbagai bidang. Mari kita bahas satu per satu.
1. Linear Regression
Regresi Linear merupakan salah satu teknik dasar dalam Machine Learning yang digunakan untuk memodelkan hubungan linear antara satu atau lebih variabel independen (prediktor) dengan satu variabel dependen (target).
Sederhananya, regresi linear berusaha menemukan garis lurus terbaik yang dapat menggambarkan hubungan antara variabel-variabel tersebut. Garis lurus tersebut selanjutnya dapat digunakan untuk memprediksi nilai dari sebuah variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen yang baru.
Konsep Dasar Regresi Linear
Variabel Independen: Variabel yang mempengaruhi atau memprediksi nilai variabel dependen. Contoh: luas rumah, jumlah kamar, lokasi.
Variabel Dependen: Variabel yang ingin diprediksi nilainya. Contoh: harga rumah.
Koefisien Regresi: Nilai numerik yang menunjukkan kekuatan dan arah hubungan antara variabel independen dan dependen.
Intercept: Nilai prediksi variabel dependen ketika semua variabel independen bernilai nol.
Regresi Linear adalah alat yang sangat berguna dalam analisis data dan Machine Learning. Meskipun memiliki beberapa keterbatasan, regresi linear tetap menjadi salah satu algoritma yang paling banyak digunakan karena kesederhanaan dan interpretasinya yang mudah.
2. Logistic Regression
