Regresi Linier dengan Python

Apa itu regresi linier dalam konteks AI?

• Regresi linier adalah teknik untuk mengelompokkan data berdasarkan pola non-linear.

• Regresi linier adalah metode untuk memprediksi nilai variabel berdasarkan hubungan linear antara variabel.

• Regresi linier adalah metode untuk mengoptimalkan algoritma pembelajaran mesin tanpa menggunakan data.

• Regresi linier digunakan untuk mengukur kekuatan hubungan antara dua variabel tanpa memprediksi nilai.

Sebutkan langkah-langkah dasar dalam melakukan regresi linier!

• Menguji model tanpa membagi data

• Menganalisis data tanpa memilih variabel

• Mengumpulkan data dan langsung membangun model

• Langkah-langkah dasar dalam melakukan regresi linier adalah mengumpulkan data, memilih variabel, menganalisis data, membagi data, membangun model, menguji model, dan mengevaluasi kinerja.

Apa fungsi dari library scikit-learn dalam regresi linier?

• Menampilkan grafik regresi linier secara otomatis

• Fungsi dari library scikit-learn dalam regresi linier adalah untuk menyediakan alat dan fungsi untuk membangun, melatih, dan mengevaluasi model regresi linier.

• Menyediakan data untuk analisis regresi

• Menghitung nilai rata-rata dari dataset

Bagaimana cara mengimpor library yang diperlukan untuk regresi linier di Python?

• from scipy.stats import linregress

• import matplotlib.pyplot as plt

• from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np import pandas as pd

• import sklearn as sk

Jelaskan apa itu model regresi linier sederhana!

• Model regresi linier sederhana adalah metode untuk memodelkan hubungan antara satu variabel independen dan satu variabel dependen dengan persamaan garis lurus.

• Model regresi linier sederhana menggunakan metode analisis multivariat.

• Model regresi linier sederhana hanya melibatkan dua variabel dependen.

• Model regresi linier sederhana tidak dapat digunakan untuk prediksi.

Apa perbedaan antara regresi linier sederhana dan regresi linier berganda?

• Regresi linier berganda tidak memerlukan asumsi normalitas.

• Regresi linier sederhana dapat menggunakan lebih dari satu variabel dependen.

• Regresi linier sederhana hanya digunakan untuk data kategorikal.

• Regresi linier sederhana menggunakan satu variabel independen, sedangkan regresi linier berganda menggunakan lebih dari satu variabel independen.

Sebutkan fungsi yang digunakan untuk membagi dataset menjadi data latih dan data uji!

• train_test_split

• split_data

• data_split

• train_validate_split

Apa yang dimaksud dengan koefisien regresi dalam regresi linier?

• Koefisien regresi adalah nilai yang menunjukkan rata-rata dari variabel dependen.

• Koefisien regresi adalah angka yang digunakan untuk menghitung jumlah data dalam regresi.

• Koefisien regresi adalah ukuran untuk menentukan jumlah variabel independen.

• Koefisien regresi adalah nilai yang menunjukkan hubungan antara variabel independen dan dependen dalam regresi linier.

Bagaimana cara mengevaluasi model regresi linier?

• Gunakan grafik untuk memvisualisasikan data.

• Terapkan algoritma clustering untuk analisis.

• Gunakan metrik seperti R-squared, MAE, MSE, dan RMSE.

• Hanya fokus pada koefisien regresi tanpa metrik evaluasi.

Apa itu R-squared dan mengapa penting dalam regresi linier?

• R-squared adalah ukuran yang menunjukkan seberapa baik model regresi linier menjelaskan variasi dalam data.

• R-squared adalah ukuran untuk menghitung rata-rata data.

• R-squared digunakan untuk menentukan nilai p dalam uji hipotesis.

• R-squared menunjukkan hubungan antara dua variabel independen.