Modul Quesion 4
- Explain the goal of linear regression using the equation $y = mx + b$. What do $m$ and $b$ represent?
- What is the primary difference in the output of a regression model versus a classification model?
- How does a decision tree make a prediction?
- Give an example of a business problem that could be solved with classification (e.g., spam detection)
My Answer
- m menunjukkan kemiringan atau pengaruh perubahan xx terhadap yy, sedangkan bb menunjukkan nilai awal yy ketika x=0x=0.
Tujuan regresi linear adalah menentukan nilai mm dan bb yang menghasilkan garis yang paling sesuai dengan pola data, sehingga garis tersebut dapat digunakan untuk melakukan prediksi.
- regresi menghasilkan nilai numerik kontinu, yaitu angka yang dapat berada dalam suatu rentang nilai.
klasifikasi menghasilkan kategori atau kelas tertentu.
- decision tree membuat prediksi dengan mengikuti aturan percabangan berdasarkan fitur input sampai mencapai daun yang berisi hasil prediksi.
- Klasifikasi cocok digunakan ketika bisnis ingin memasukkan suatu data ke dalam kategori atau kelas tertentu berdasarkan pola yang dipelajari dari data sebelumnya.
Status: 100%
Keterangan : Telah menjawab 4 pertanyaan serta mengirim bukti berupa cermi