Apa anda menggunakan Machine Learning? jika menggunakannya pasti sudah tau dengan metode liner regression, tapi bagi anda yang masih bingung tentang linear regression. anda bisa coba pelajari melalui artikel ini ya, disisni anda akan mengetahui metode linear regression itu apa?, fungsinya seperti apa, dan cara menentukan pada metode linear regresi.
10 Fungsi Menggunakan Metode Linear Regresssion: Penjelasan dan Cara Menentukannya Pada Machine Learning
Apa Itu Linear Regression?
Arti Regresi linear adalah dalam konteks pembelajaran mesin adalah teknik pembelajaran mesin yang digunakan untuk memodelkan hubungan linier antara satu atau lebih variabel independen (atau fitur) dan variabel dependen (atau target). Tujuan utama regresi linier dalam pembelajaran mesin adalah untuk membuat model yang dapat mempelajari pola dari data yang ada dan menggunakan pola tersebut untuk membuat prediksi tentang nilai variabel terikat berdasarkan nilai variabel independen yang baru atau belum pernah dilihat sebelumnya. variabel bertemu variabel. Dalam pembelajaran mesin regresi linier, kami mencoba menemukan persamaan matematika yang paling mewakili hubungan linier antara variabel independen dan dependen.
Proses pembuatan model regresi linier dalam pembelajaran mesin melibatkan pelatihan model untuk menemukan nilai koefisien regresi yang optimal. Hal ini dilakukan dengan menggunakan data pelatihan yang berisi pasangan nilai variabel independen dan dependen yang diketahui. Selama proses pelatihan, model berusaha meminimalkan kesalahan antara nilai yang diprediksi oleh model dan nilai sebenarnya dari variabel terikat pada data pelatihan. Setelah model dilatih, model tersebut dapat digunakan untuk membuat prediksi tentang nilai variabel dependen untuk data yang belum pernah terjadi sebelumnya. Hal ini memungkinkan kami membuat prediksi atau estimasi berdasarkan pola yang telah dipelajari model dari data yang ada. Metrik evaluasi seperti mean square error (MSE) atau koefisien determinasi (R-squared) digunakan untuk mengevaluasi performa model regresi linier dalam pembelajaran mesin.
Baca Juga: Belajar Machine Learning Untuk Pemula
Fungsi Menggunakan Linear Regression
Regresi linier adalah alat analisis serbaguna dalam statistik dan memiliki beragam aplikasi di berbagai bidang. Berikut sepuluh contoh fungsi yang menggunakan regresi linear
1. Perkiraan
Regresi linier dapat digunakan untuk memprediksi nilai masa depan berdasarkan tren historis. Misalnya perkiraan penjualan berdasarkan data penjualan sebelumnya.
2. Analisis Ekonomi
Dalam ilmu ekonomi, regresi linier digunakan untuk memahami hubungan antara variabel ekonomi seperti pendapatan, inflasi, dan investasi
3. Analisis Pemasaran
Regresi linier digunakan dalam analisis pemasaran untuk memahami faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi perilaku konsumen seperti: Harga, periklanan dan penjualan.
4. Analisis Keuangan
Dalam analisis keuangan, regresi linier dapat digunakan untuk memahami hubungan antara variabel keuangan seperti laba bersih, pendapatan, dan investasi.
5. Riset Sosial
Dalam penelitian sosial, regresi linier digunakan untuk memahami hubungan antara variabel sosial seperti pendidikan, status ekonomi, dan kesehatan.
6. Analisis Geografis
Regresi linier dapat digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel geografis seperti suhu, curah hujan, dan ketinggian.
7. Analisis Biologis
Dalam biologi, regresi linier dapat digunakan untuk memahami hubungan antara variabel biologis seperti usia, tinggi badan, dan berat badan.
8. Analisis Kualitas
Regresi linier digunakan dalam analisis kualitas untuk memahami hubungan antar variabel yang mempengaruhi kualitas suatu produk atau layanan.
9. Analisis Produksi
Dalam manajemen operasi, regresi linier digunakan untuk memahami hubungan antara input dan output dalam proses produksi.
10. Analisis Inventaris
Regresi linier dapat digunakan dalam manajemen rantai pasokan untuk memahami hubungan antara pasokan dan permintaan produk.
Cara Menentukan Linear Regression
Untuk mendefinisikan regresi linier dalam konteks pembelajaran mesin, Anda dapat mengikuti langkah-langkah berikut:
1. Siapkan Data
Langkah pertama adalah menyiapkan data Anda. Hal ini melibatkan pengumpulan data, membersihkan nilai yang hilang atau tidak valid, dan membagi data menjadi dua set pelatihan dan set pengujian.
2. Pilih Model Regresi Linier
Pilih model regresi linier yang akan digunakan. Dalam pembelajaran mesin, regresi linier dapat diterapkan dengan berbagai cara, termasuk regresi linier sederhana dan regresi linier berganda. Bergantung pada karakteristik data Anda, Anda juga dapat mempertimbangkan regresi polinomial atau regresi ridge.
3. Pelatihan Model
Selanjutnya, latih model regresi linier Anda menggunakan kumpulan data pelatihan. Hal ini termasuk mengadaptasi model ke data pelatihan untuk menemukan parameter optimal yang sesuai dengan data. Regresi linier melibatkan pencarian koefisien yang menggambarkan hubungan antara variabel independen dan dependen.
4. Evaluasi Model
Setelah melatih model, Anda harus mengevaluasi performanya pada kumpulan data pengujian independen. Ini menggunakan metrik evaluasi seperti mean squared error (MSE), koefisien determinasi (R-squared), atau mean absolute error (MAE) untuk mengevaluasi seberapa baik model Anda dapat memprediksi nilai variabel dependen berdasarkan variabel independen.
5. Pengoptimalan Model
Jika kinerja model Anda tidak memuaskan, Anda dapat melakukan pengoptimalan model dengan mencoba variasi parameter atau teknik regresi yang berbeda. Misalnya, Anda dapat mencoba regresi polinomial atau menerapkan regularisasi untuk mengurangi overfitting.
6. Prediksi
Setelah Anda puas dengan performa model Anda, Anda dapat menggunakannya untuk membuat prediksi tentang nilai variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen baru.
7. Interpretasikan Hasil
Terakhir, interpretasikan hasil model Anda untuk memahami hubungan antara variabel independen dan dependen serta implikasinya dalam konteks masalah yang Anda pelajari. Dengan mengikuti langkah-langkah ini, Anda dapat mendefinisikan regresi linier dalam konteks pembelajaran mesin dan menggunakan model tersebut untuk membuat prediksi yang berguna dalam berbagai aplikasi.
Kesimpulan
Regresi linear merupakan alat yang sangat fleksibel dan dapat disesuaikan dengan berbagai konteks dan masalah analisis. Dengan menggunakan regresi linear juga anda bisa melakukan prediksi pada masa yang akan datang dan mempersiapkan strategi berdasarkan dari hasil analisa tersebut. Anda dapat mengikuti Kelas Data Science dalam mempelajari lebih lanjut terkait pembahasan dan metode yang bisa anda aplikasikan pada machine learning.
