Modul 3 Versi Serius

Di bawah ini yang merupakan model atau algoritma yang umum digunakan dalam supervised learning, kecuali . . . .

• Random Forest

• Logistic Regression

• XGBoost

• Linear Regression

• PCA

Pernyataan yang kurang tepat dari statement berikut adalah . . . .

• 1, 2, dan 4

• 2 dan 4

• 3 dan 4

• 1 dan 4

• 2 dan 3

Pernyataan di bawah ini yang tepat yaitu

• komponen di dalam kotak kuning disebut dengan slope

• komponen di dalam kotak kuning disebut dengan dependen variable

• komponen di dalam kotak kuning disebut dengan intercept

• komponen di dalam kotak hijau disebut dengan explanatory variable

• komponen di dalam kotak merah disebut dengan independent variables

Metode Least Squares pada kasus regression dapat digunakan untuk mengestimasi nilai parameter model sehingga nilai sum of squared error dapat sekecil mungkin, yang ditandai dengan

• jumlah selisih nilai hasil prediksi dengan data observasi yang sesungguhnya nilainya mendekati satu

• jumlah dari nilai hasil prediksi dengan data observasi yang sesungguhnya dapat mendekati satu

• jumlah nilai hasil prediksi dan data observasi yang sesungguhnya dapat sekecil mungkin

• jumlah selisih nilai hasil prediksi dengan data observasi yang sesungguhnya dapat sekecil mungkin

• Semua Statement Salah

Fungsi pada kode tersebut akan menghitung sebuah evaluation metric yaitu

• MAPE

• MAE

• RMSE

• R2

• MSE

Dalam kasus pendeteksian jawaban ujian yang merupakan hasil menyontek, di mana jawaban asli seorang siswa diasumsikan sebagai positive class, false positive rate menandakan...

• Persentase jumlah jawaban hasil sontek yang dideteksi sebagai jawaban hasil sontek

• Banyaknya jawaban hasil sontek yang dideteksi sebagai jawaban asli

• Banyaknya jawaban asli yang dideteksi sebagai jawaban hasil sontek

• Persentase jumlah jawaban hasil sontek yang dideteksi sebagai jawaban asli

• Persentase jumlah jawaban asli yang dideteksi sebagai jawaban hasil sontek

Pada decision tree classification, splitting akan berhenti dilakukan jika terpenuhi kondisi-kondisi berikut ini, kecuali

• kedalaman tree sudah mencapai ketentuan

• jumlah elemen pada node setelah melakukan splitting kurang dari ketentuan

• jumlah elemen pada node sebelum melakukan splitting kurang dari ketentuan

• seluruh elemen pada node masuk ke dalam satu kelas saja

• Tidak Ada Jawaban Yang Benar

Di bawah ini yang merupakan pernyataan yang pasti benar mengenai decision tree yaitu

• pada bagian bawah tree, nilai gini impurity cenderung lebih tinggi

• DT dapat memprediksi data target numeric Continues

• information gain memiliki kinerja splitting lebih baik dibanding gini index

• semakin kecil nilai parameter min_samples, semakin dangkal tree yang dihasilkan

• Semua Jawaban Salah

Bagian yang paling mungkin menyebabkan masalah evaluasi model pada potongan kode di atas terdapat pada

• tidak ada baris kode yang bermasalah

• baris ke-8

• baris ke-15

• baris ke-16

• Baris 13

Pernyataan yang tepat dari tabel tersebut adalah

• Seluruh Model Overfitting

• KNN adalah best model

• DT adalah best model

• LogReg mengalami overfitting

• KNN mengalami underfittng