
Dalam dunia machine learning, klasifikasi dan regresi adalah dua jenis tugas utama dalam supervised learning. Meskipun keduanya menggunakan data yang telah diberi label untuk membangun model prediktif, terdapat perbedaan mendasar dalam cara mereka menangani data dan jenis output yang dihasilkan. Artikel ini akan membahas perbedaan utama antara klasifikasi dan regresi serta memberikan contoh penerapannya.
Klasifikasi adalah teknik machine learning yang digunakan untuk memprediksi kategori atau kelas dari suatu data. Model klasifikasi bekerja dengan mempelajari pola dari data historis dan kemudian mengelompokkan data baru ke dalam kategori yang telah ditentukan sebelumnya.
Regresi adalah teknik machine learning yang digunakan untuk memprediksi nilai numerik berdasarkan hubungan antara variabel independen (fitur) dan variabel dependen (target). Model regresi bekerja dengan menemukan pola dalam data untuk memperkirakan nilai yang mungkin terjadi di masa depan.
Aspek | Klasifikasi | Regresi |
---|---|---|
Output | Kelas atau kategori (diskrit) | Nilai numerik (kontinu) |
Contoh Hasil | “Spam” atau “Bukan Spam” | Harga rumah dalam rupiah |
Tipe Algoritma | Decision Tree, SVM, Logistic Regression | Linear Regression, Random Forest Regression |
Aplikasi | Deteksi penipuan, diagnosis penyakit | Prediksi harga, estimasi permintaan |
Baik klasifikasi maupun regresi memiliki peran penting dalam dunia machine learning. Klasifikasi digunakan untuk memprediksi kategori suatu data, sementara regresi digunakan untuk memperkirakan nilai numerik. Memahami perbedaan ini akan membantumu memilih metode yang paling sesuai dengan masalah yang ingin diselesaikan.
Semoga artikel ini bisa membantu kamu memahami lebih dalam tentang perbedaan klasifikasi dan regresi dalam machine learning. Selamat belajar dan bereksperimen!