Regression Analysis Adalah: Pengertian, Fungsi, dan Jenisnya

Apa yang Dimaksud dengan Regression Analysis?

Secara umum, regression analysis adalah metode statistik yang digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel dependen dan independen. 

Fungsi Regression Analysis dalam Data Science

Dalam data science, regression analysis memiliki beberapa fungsi penting yaitu:

1. Membuat Prediksi dan Ramalan

Pertama, fungsi regression analysis adalah sebagai alat untuk memprediksi nilai variabel dependen berdasarkan nilai independen. Misalnya, memprediksi penjualan berdasarkan pengeluaran iklan.

2. Memahami Hubungan antar Variabel

Berikutnya, fungsi regression analysis adalah memahami hubungan antar variabel. Dengan analisis regresi, data scientist dapat mengidentifikasi dan memahami hubungan antara berbagai variabel.

3. Melakukan Uji Hipotesis

Fungsi selanjutnya adalah untuk menguji hipotesis tentang hubungan antara variabel. Hal ini mencakup menentukan apakah hubungan tersebut signifikan secara statistik dan seberapa kuat hubungannya.

4. Optimasi Sumber Daya

Setelah itu, fungsi regression analysis adalah untuk optimalisasi sumber daya. Contohnya dalam pemasaran, mengetahui faktor-faktor yang paling mempengaruhi penjualan dapat membantu dalam alokasi anggaran iklan.

5. Mengenali Tren dan Pola

Fungsi berikutnya adalah mengenali tren dan pola. Dalam kumpulan data yang besar, regression analysis membantu dalam mengidentifikasi tren dan pola yang tidak nampak.

6. Menyesuaikan Model

Terakhir, fungsinya adalah untuk digunakan dalam proses pembangunan dan penyesuaian model machine learning. Hal ini memberikan data scientist untuk memilih fitur yang paling relevan dan mengoptimalkan model mereka.

Jenis - Jenis Regression Analysis di Data Science

Dalam data science, beberapa jenis regression analysis yang sering digunakan antara lain:

1. Linear Regression

Pertama, jenis regression analysis adalah linear regression. Ini merupakan model paling sederhana dan umum. Kategori ini umumnya digunakan untuk memodelkan hubungan linear antara variabel dependen dan independen.

2. Logistic Regression

Berikutnya adalah logistic regression. Kategori ini digunakan untuk kasus-kasus di mana variabel dependen adalah biner. Hasilnya hanya ada dua kategori. Misalnya adalah ya atau tidak.

Model logistic regression memberikan probabilitas variabel dependen berada dalam kategori tertentu.

3. Polynomial Regression

Berikutnya adalah polynomial regression. Ini merupakan variasi dari linear regression di mana hubungan antara variabel independen dan dependen dimodelkan sebagai polinomial derajat n. Model ini berguna untuk model dengan hubungan non-linear.

4. Ridge Regression (L2 Regularization)

Selanjutnya adalah ridge regression (L2 Regularization). Ini merupakan variasi dari multiple linear regression yang menambahkan istilah regularisasi untuk menghindari overfitting.

5. Lasso Regression (L1 Regularization)

Selanjutnya, jenis regression analysis adalah lasso regression (L1 Regularization). Kategori ini serupa dengan ridge regression, tetapi menggunakan L1 regularization. 

5. Elastic Net Regression

Berikutnya adalah elastic net regression. Ini merupakan kombinasi  L1 dan L2 regularization. Kategori ini digunakan untuk mengatasi beberapa keterbatasan ridge dan lasso regression. 

Hal ini terutama bermanfaat dalam situasi di mana terdapat banyak variabel yang berkorelasi.

Baca Juga: Cara Membuat Regresi Linier Sederhana di Python

7. Quantile Regression

Setelah itu, jenisnya adalah quantile regression. Kategori ini berfokus pada estimasi median atau quantile lain dari variabel dependen bukan mean. Hal ini bermanfaat untuk data dengan distribusi yang tidak simetris.

8. Cox Regression

Berikutnya adalah cox regression. Kategori ini khusus digunakan dalam analisis survival untuk memodelkan waktu hingga terjadi suatu kejadian.

9. Non-Linear Regression

Lalu, jenis regression analysis adalah non-linear. Kategori ini digunakan ketika hubungan antara variabel independen dan dependen tidak linear. Model ini dapat mengambil berbagai bentuk, tergantung pada sifat hubungan antara variabel.

10. Bayesian Linear Regression

Terakhir adalah Bayesian linear regression. Pendekatan ini menggabungkan prinsip-prinsip statistik Bayesian dalam linear regression. Metode ini berguna untuk menangani ketidakpastian dalam estimasi model secara lebih eksplisit.