Kelebihan & Kekurangan Algoritma Naive Bayes - ANAKBLOGGER.COM

Kelebihan & Kekurangan Algoritma Naive Bayes

Share This
Kelebihan & Kekurangan Algoritma Naive Bayes - Naive Bayes merupakan salah satu algoritma yang sering digunakan untuk mengklasifikasi dokumen, deteksi dan filtering spam. Keuntungan menggunakan metode ini adalah hanya membutuhkan jumlah data yang kecil untuk menentukan estimasi parameter yang diperlukan dalam proses pengklasifikasian.
Ciri utama dari Naive Bayes adalah memiliki asumsi yang sangat kuat akan independensi dari masing-masing kondisi. Konsep dasar yang digunakan Naive Bayes yaitu Teorema Bayes, merupakan teorema statistika untuk menghitung peluang.


Selain itu, ada pun kelebihan dan kekurangan dari Algoritma Naive Bayes yaitu sebagai berikut ini.
Baca Juga : Pengertian & Mengenal Apa Itu Algoritma Greedy.
Kelebihan Algoritma Naive Bayes :
  1. Hanya memerlukan jumlah data sedikit yang dibutuhkan untuk klasifikasi.
  2. Cepat, efisien, dan mudah untuk dibuat.
  3. Kokoh pada atribut yang tidak relevan.
 
Kekurangan Algoritma Naive Bayes :
  1. Independence antar atribut membuat akurasi menjadi berkurang.
  2. Tidak berlaku jika nilai probabilitasnya adalah nol (0).

Tidak ada komentar:

Posting Komentar

Tolong berkomentar dengan sopan dan baik, Terimakasih.

Pages