{"text": "### Human: Apa komponen dari Model Regresi Linear?. ### Assistant: Regresi linier adalah algoritma pembelajaran yang diawasi yang digunakan untuk memprediksi variabel hasil berkelanjutan (juga disebut variabel dependen) berdasarkan satu atau lebih variabel prediksi (juga disebut variabel independen atau fitur). Tujuan regresi linier adalah untuk menemukan garis yang paling cocok yang dapat memprediksi variabel hasil dengan akurat. Komponen model regresi linier termasuk: 1. **Prediktor variabel: **s): ** Ini adalah variabel independen yang digunakan untuk memprediksi variabel hasil. Dalam regresi linier sederhana, hanya ada satu variabel prediktor, sedangkan dalam regresi linier ganda ada lebih dari satu variabel prediktor. 2. **Prediktor variabel: **Ini adalah variabel dependen yang kita coba mewakili menggunakan variabel prediktor. **Prediktor variabel adalah terus menerus, dapat mengambil nilai yang sesuai dengan apa pun dalam rentang. **Prediktor regression model: **Prediktor variabel: **Prediktor variabel: **Prediktor variabel: **Prediktor variabel: **Prediktor variabel: **Prediktor variabel: **Prediktor variabel: **Prediktor variabel: **Prediktor variabel: **Prediktor variabel: **Prediktor variabel: **Prediktor variabel: **Prediktor variabel: **Prediktor variabel: **Prediktor variabel:Prediktor variabel:Prediktor variabel:Prediktor variabel:Prediktor variabel:Prediktor variabel:Prediktor variabel:Prediktor variabel:Prediktor variabel:Prediktor variabel:Prediktor variabel:Prediktor variabel:Prediktor variabel:Prediktor variabel:Prediktor variabel:Prediktor variabel:Prediktorvariabel:Prediktorvariabel:Prediktorvariabel:Prediktorvariabel:Prediktorvariabel:Prediktorvariabel:Prediktorvariabel:Prediktorvariabel:Prediktorvariabel:Prediktorvariabel:Prediktorvariabel:Prediktorvariabel:Prediktorvariabel:Prediktorvariabel:Prediktorvariabel:Prediktorvariable:Prediktorvariable:Prediktorvariable:Prediktorvariable:PrediktorPrediktorvariable:PrediktorPrediktorPrediktorPrediktorPrediktorPrediktorPrediktorPrediktorPrediktorPrediktorPrediktorPrediktorPrediktorPrediktorPrediktorPrediktorPrediktorPrediktorP"}