TUGAS 10 DATA MINING SEMESTER 6
Supervise Learning (Prediksi) & Algoritma yang ada didalamnya (minimal 30 algoritma Prediksi) 1. Regresi Linier: Algoritma ini digunakan untuk memprediksi nilai kontinu berdasarkan hubungan linier antara variabel dependen dan independen. Misalnya, memprediksi harga rumah berdasarkan luas tanah dan jumlah kamar. 2. Regresi Logistik: Cocok untuk klasifikasi biner di mana tujuannya adalah memprediksi probabilitas hasil yang mungkin berdasarkan variabel independen. Contohnya, memprediksi apakah seorang pelanggan akan membeli produk berdasarkan data demografis mereka. 3. K-Nearest Neighbors (KNN): Metode ini mengklasifikasikan berdasarkan mayoritas voting dari tetangga terdekat di sekitar titik data yang baru. KNN cocok untuk dataset dengan data berkelompok atau tidak terstruktur. 4. Decision Trees: Model ini membangun serangkaian keputusan hierarkis untuk memprediksi nilai target. Decision trees mudah diinterpretasikan dan cocok untuk dataset dengan aturan keputu...