Support Vector Regression (SVR) adalah jenis algoritma regresi yang menggunakan Support Vector Machines (SVM) untuk melakukan analisis regresi. Berbeda dengan algoritma regresi tradisional, yang bertujuan untuk meminimalkan kesalahan antara nilai prediksi dan nilai aktual, SVR bertujuan untuk memasang “tabung” di sekitar data sedemikian rupa sehingga sebagian besar titik data berada di dalam tabung tersebut. Tujuan dari SVR adalah mencari fungsi yang mempunyai margin maksimum dari tabung...

Support Vector Regression (SVR) adalah teknik regresi canggih berdasarkan Support Vector Machines (SVM) yang biasa digunakan untuk analisis data, pemodelan, dan prediksi. Dalam tutorial ini, kita akan mempelajari cara mengimplementasikan SVR menggunakan Python dan perpustakaan Scikit-Learn. Memprediksi harga rumah adalah tugas penting dalam industri real estat, karena…