 
        Buku ini disusun sebagai salah satu bentuk kontribusi penulis dalam memperkaya literatur di bidang machine learning, khususnya pada topik regresi dan peran algoritma optimasi dalam membangun pipeline analisis data yang efektif. Regresi merupakan salah satu metode fundamental dalam machine learning yang memiliki peran penting dalam memodelkan hubungan antar variabel serta memprediksi nilai numerik. Perkembangan teknologi komputasi yang pesat, disertai melimpahnya data dari berbagai sumber, menuntut adanya metode analisis yang tidak hanya akurat namun juga efisien. Di sinilah pipeline machine learning menjadi relevan, karena ia menyediakan kerangka kerja yang terstruktur mulai dari tahap pra-pemrosesan, pemodelan, hingga evaluasi. Optimasi, khususnya dalam konteks penentuan hyperparameter dan desain model, menjadi elemen kunci yang menentukan keberhasilan pipeline tersebut.
