SUPERVISED LEARNING (PREDIKSI) DAN ALGORITMA-ALGORITMANYA
Supervised Learning (Prediksi) dan Algoritma-algoritmanya Supervised learning adalah salah satu teknik dalam machine learning di mana model dilatih menggunakan dataset yang sudah diberi label. Ini berarti setiap input dalam dataset memiliki output atau target yang telah diketahui. Tujuan dari supervised learning adalah untuk memprediksi output dari data baru yang belum pernah dilihat model sebelumnya, berdasarkan pola yang telah dipelajari dari data berlabel. Supervised learning sering digunakan dalam berbagai aplikasi seperti klasifikasi (misalnya, mengidentifikasi apakah email adalah spam atau tidak) dan regresi (misalnya, memprediksi harga rumah berdasarkan fitur-fitur tertentu). Langkah-langkah dalam Supervised Learning 1. Pengumpulan Data : Mengumpulkan dataset yang relevan dan memiliki label yang jelas. 2. Pra-pemrosesan Data : Membersihkan dan mempersiapkan data, termasuk normalisasi dan penanganan data yang hilang. 3. Pemilihan Model : Memilih algoritma yang sesuai untuk masal