{"text": "### Human: Bandingkan keuntungan dan kerugian dari dua pendekatan pembelajaran mesin yang populer yaitu regresi linier dan pohon keputusan.. ### Assistant: Regresi linier dan Pohon Keputusan adalah dua pendekatan populer untuk membangun model prediktif dalam pembelajaran mesin. Mereka memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing, dan pilihan antara keduanya tergantung pada masalah tertentu yang ada. Keuntungan Regresi Linear: 1. Kesederhanaan: Model regresi linier mudah dipahami dan ditafsirkan. 2. Kecepatan: Model regresi linier dapat dilatih relatif cepat bahkan pada kumpulan data besar. 3. Bagus untuk Memprediksi Output Kategori: Regresi Linear bagus untuk memprediksi output numerik atau variabel terus menerus seperti berat atau harga. Kelemahan Regresi Linear: 1. Asumsi Linearitas: Regresi linier mengasumsikan bahwa hubungan antara variabel independen dan variabel dependen adalah struktur linier. Bias linier mungkin tidak selalu menjadi kesimpulan dalam skenario dunia nyata. 2. Sensitivitas terhadap model regresi linier: Model regresi linear juga dapat mengurangi asumsi sensitif terhadap tingkat yang lebih rendah dari pohon keputusan kategori. 1. Keuntungan: Pohon Keputusan adalah model yang mudah untuk memahami dengan sangat mudah dan akurat. 2. Pemodelan ini sangat mudah untuk menangani perbedaan antara pohon keputusan dan pohon keputusan."}