SUPERVISE LEARNING (KLASIFIKASI) DAN ALGORITMA YANG ADA DI DALAMNYA MINIMAL 30 ALGORITMA KLASIFIKASI
(supervised learning) adalah pendekatan dalam pembelajaran mesin (machine learning) di mana model dilatih menggunakan data yang telah diberi label. Dalam konteks klasifikasi, model belajar dari data input untuk memprediksi kategori atau kelas dari data baru yang belum terlihat. Berikut adalah minimal 30 algoritma klasifikasi yang sering digunakan dalam supervised learning: K-Nearest Neighbors (KNN) Deskripsi : KNN adalah algoritma yang mengklasifikasikan data berdasarkan kedekatannya dengan k data terdekat. Jarak biasanya diukur dengan metrik seperti Euclidean, Manhattan, atau Minkowski. Kelebihan : Sederhana dan mudah diimplementasikan. Kekurangan : Lambat untuk dataset besar karena harus menghitung jarak ke semua titik data dalam setiap prediksi. Logistic Regression Deskripsi : Menggunakan fungsi logistik untuk memodelkan probabilitas kejadian suatu kelas berdasarkan satu atau lebih fitur independen. Kelebihan : Cepat dan dapat diinterpre...