Pengertian Analisis Regresi, Kegunaan, dan Jenis-jenisnya – Blog Teknokrat
Pengertian Analisis Regresi, Kegunaan, dan Jenis-jenisnya

Pengertian Analisis Regresi, Kegunaan, dan Jenis-jenisnya

 212 total views,  2 views today

Pengertian Analisis Regresi

Analisis regresi adalah serangkaian proses statistik yang bertujuan untuk memperkirakan hubungan antara variabel dependen dengan satu atau lebih variabel independen. Variabel dependen adalah variabel yang ingin diprediksi, sementara variabel independen digunakan untuk melakukan prediksi. Dalam konsep analisis regresi, terdapat istilah penting seperti outlier, yaitu observasi yang memberikan hasil yang signifikan secara berbeda dengan observasi lainnya. Selain itu, multicollinearity dan homoscedasticity juga menjadi faktor penting dalam mengevaluasi hasil analisis regresi.

Baca Juga:5 Contoh Berita Bahasa Inggris Singkat dan Artinya, Penting!

Analisis regresi tidak hanya berguna untuk prediksi dan forecasting, tetapi juga digunakan untuk menyimpulkan hubungan kausalitas antara variabel independen dan dependen. Dalam bidang machine learning, analisis regresi menjadi metode dasar yang digunakan untuk prediksi. Proses ini memungkinkan penyesuaian fungsi pada data yang ada untuk memprediksi hasil untuk titik data yang akan datang atau tertunda.

Fungsi Analisis Regresi

Analisis regresi memiliki dua fungsi utama: interpolasi dan ekstrapolasi. Interpolasi adalah teknik untuk mencari nilai suatu variabel yang hilang dalam rentang data yang diketahui, sementara ekstrapolasi digunakan untuk memperkirakan data di luar rentang data yang diketahui. Dalam kedua fungsi ini, analisis regresi memainkan peran kunci dalam mengevaluasi dan memprediksi data.

Perbedaan antara Regresi dan Klasifikasi

Regresi dan klasifikasi, meskipun keduanya termasuk dalam metode supervised learning, memiliki perbedaan dalam variabel keluarannya. Regresi menghasilkan data numerik atau kontinu sebagai outputnya, sementara klasifikasi menghasilkan output yang bersifat kategorikal atau diskrit. Cara evaluasi prediksi juga berbeda di antara keduanya. Prediksi pada klasifikasi dievaluasi menggunakan akurasi, sedangkan regresi dievaluasi menggunakan root mean squared error (MSE).

Jenis-jenis Analisis Regresi

  1. Linear Regression
    Linear regression adalah jenis regresi paling dasar dalam machine learning. Model ini berfokus pada hubungan linier antara variabel dependen dan variabel independen. Untuk data dengan lebih dari satu variabel independen, disebut sebagai multi linear regression. Namun, model regresi linier sederhana rentan terhadap outlier dan tidak disarankan untuk data dalam jumlah besar.
  2. Polynomial Regression
    Regresi polinomial merupakan varian dari regresi linier berganda namun menggunakan derajat ke-n dalam hubungan antara variabel independen dan dependen. Hal ini menciptakan model dengan garis hyperplane yang berbentuk lengkungan.
  3. Ridge Regression
    Ridge regression cocok digunakan ketika terdapat korelasi tinggi antara variabel independen. Metode ini menggunakan estimasi kuadrat terkecil untuk mengatasi multikolinearitas, dengan memperkenalkan nilai lambda dalam persamaan regresi.
  4. LASSO Regression
    LASSO regression melakukan regularisasi dan seleksi fitur dengan melarang ukuran absolut dari koefisien regresi. Hal ini berbeda dengan Ridge regression yang tidak mendekati nol pada nilai koefisien.
  5. ElasticNet Regression
    ElasticNet menggabungkan metode Ridge dan LASSO regression, berguna untuk data yang sangat berkorelasi.
  6. Bayesian Regression
    Metode ini menggunakan teorema Bayes untuk menentukan nilai koefisien regresi, dengan menentukan distribusi posterior fitur.
  7. Logistic Regression
    Analisis regresi logistik digunakan saat variabel dependen bersifat diskrit. Model ini menghitung probabilitas kejadian yang saling eksklusif, dengan variabel target hanya mengambil salah satu dari dua nilai dan menggunakan kurva sigmoid untuk menggambarkan hubungannya dengan variabel independen.

Analisis regresi merupakan alat penting dalam machine learning untuk memprediksi dan menemukan hubungan antarvariabel. Berbagai jenis regresi hadir dengan kegunaan dan aplikasi yang berbeda sesuai dengan kondisi data yang dihadapi.

Baca Juga:10 Contoh Teks Ceramah Singkat yang Penuh Nasihat dan Makna

Dengan berbagai metode yang tersedia, analisis regresi memberikan landasan penting dalam menganalisis data untuk berbagai keperluan prediksi dan pemahaman hubungan antarvariabel.

Penulis:Riska Safitri

Sumber:Kampus Swasta Terbaik

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *

Solverwp- WordPress Theme and Plugin