Baye yang naif

Naive Bayes (juga dikenal sebagai “Klasifikasi Bayesian”) adalah algoritma yang digunakan dalam pembelajaran terawasi yang biasa digunakan dalam pembelajaran mesin, dan khususnya dalam klasifikasi data. Asumsi dasar di balik algoritma Naive Bayes adalah bahwa atribut bersifat independen dan tidak berpengaruh satu sama lain.

Tujuan dari algoritma Naive Bayes adalah untuk memprediksi hasil dari suatu peristiwa, berdasarkan data yang telah dilihat. Algoritme mencari pola dalam data untuk memprediksi kejadian di masa depan. Algoritme jenis ini berguna dalam mengklasifikasikan data yang belum diberi label dan tidak memerlukan pelatihan.

Algoritme Naive Bayes biasanya digunakan untuk tugas klasifikasi seperti deteksi spam, analisis sentimen, dan klasifikasi teks. Algoritme membagi data ke dalam kategori seperti, spam atau bukan spam, positif atau negatif, dan kategori seperti ini.

Algoritme Naive Bayes didasarkan pada teorema Bayes, yang menetapkan kemungkinan terjadinya suatu peristiwa dengan beberapa bukti. Algoritma Naive Bayes menghitung probabilitas untuk setiap kategori, menggunakan bukti dari data masukan. Kategori dengan probabilitas tertinggi adalah kategori dengan hasil yang paling mungkin terjadi.

Untuk mengimplementasikan algoritma Naive Bayes dalam kode, peneliti harus memahami prinsip probabilitas Bayesian dan memahami dasar pemrograman Python.

Secara keseluruhan, algoritma Naive Bayes adalah algoritma pembelajaran mesin yang sederhana dan efisien yang biasa digunakan dalam tugas klasifikasi dan prediksi data. Algoritme ini mudah digunakan dan dipahami, menjadikannya alat yang ampuh untuk banyak tugas.