Berikut perbedaan dari metode Supervised Learning dengan Unsupervised Learning

• Supervised memiliki kolom berfungsi label; Unsupervised memiliki kolom berfungsi target
• Supervised menggunakan data berlabel dan tidak; Unsupervised menggunakan data tidak berlabel
• Supervised memiliki kolom berfungsi target; Unsupervised tidak memiliki kolom seperti itu
• Tidak ada jawaban

Unsupervised Learning menggunakan algoritma yang mencari pola dari seluruh variabel atau atribut. Cara pengelompokkan biasanya menggunakan nilai target.

• Salah
• Benar

Dalam membangun suatu model klasifikasi digunakan data pelatihan yang akan diterapkan pada data uji.

• Salah
• Benar

Tahapan klasifikasi dilakukan menggunakan tahapan yang sama dengan tahapan CRISP DM, hanya berbeda pada tahapan evaluasi.

• Salah
• Benar

Pada tahapan evaluasi, besar nilai accuracy lebih dipercaya dibanding nilai AUC

• Salah
• Benar

Jumlah yang diprediksi lancar namun kenyataannya macet

• True positive
• False positive
• True negative
• False negative

Task berikut merupakan task yang menggunakan metode Supervised

• Estimasi
• Klasifikasi
• Forecasting
• Benar semua
• Salah semua

Pembagian data memengaruhi seberapa baik performa suatu model dalam memprediksi kelas

• Salah
• Benar

Confusion Matrix tidak bias digunakan untuk data yang tidak imbang

• Salah
• Benar

Hasil Confusion Matrix dapat dilihat nilai akurasi dan jumlah tiap prediksi

• Salah
• Benar