Pengertian & Mengenal Apa Itu Algoritma Bayes - Algoritma Naive Bayes adalah algoritma yang banyak digunakan dan sering digunakan untuk keperluan klasifikasi atau pengelompokkan data. Klasifikasi algoritma Naive Bayes menggunakan metode probabilitas dan statistika yang diutarakan oleh salah satu ilmuwan inggris yaitu Thomas Bayes. Maka dari itu, inilah yang membuat penamaan algoritma Naive Bayes.
Ada banyak sekali jenis metode klasifikasi yang ada pada saat ini, namun klasifikasi Naive Bayes bekerja sangat baik dibandingkan dengan klasifikasi yang lainnya. Ada ciri utama dari algoritma klasifikasi Naive Bayes ini, yaitu memiliki asumsi yang kuat akan independensi dari masing-masing kondisi.
Algoritma Naive Bayes juga sangat baik digunakan untuk memprediksi peluang masa depan yang didasari dari pengalaman sebelumnya, jadi bisa digunakan untuk pengambilan sebuah keputusan. Hingga sampai saat ini teori tersebut dikenal dengan Teorema Bayes yang sering kita dengar sekarang.
Setiap algoritma memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing, tentunya dengan menggunakan algoritma Naive Bayes ini memiliki keuntungan dan kerugiannya tersendiri. Anda bisa membaca lebih detailnya mengenai kelebihan dan kekurang algoritma Naive Bayes pada link berikut.
Algoritma Naive Bayes dapat digunakan untuk keperluan apa saja sih? Algoritma Naive Bayes ini bisa digunakan untuk :
- Mengklasifikasi dokumen berisi teks.
- Menjadi metode untuk machine learning menggunakan probabilitas.
- Dapat digunakan untuk mendeteksi adanya spam.
Baca Juga : Definisi, Teknik, Tahapan & Karakterisitik Model Prototype
Selain kegunaannya, adapun tahapan-tahapan dari proses algoritma Naive Bayes ini, berikut adalah tahapan-tahapannya :
- Menghitung seluruh jumlah kelas.
- Menghitung detail jumlah case pada setiap kelas.
- Mengkalikan seluruh isi dari kelas.
- Membandingkan hasil per kelas-nya.
Teori yang mendukung bahwa algoritma Naive Bayes ini merupakan yang terbaik dibandingkan dengan metode klasifikasi lainnya adalah pada saat dibuktikan oleh Xhemali, Hinde Stone pada jurnalnya yang berjudul "Naïve Bayes vs. Decision Trees vs. Neural Networks in the Classification of Training Web Pages" yang mengatakan bahwa "Naïve Bayes Classifier memiliki tingkat akurasi yg lebih baik dibandingmodel classifier lainnya".
Walaupun begitu, Anda tetap berhak memilih algoritma tertentu yang bisa Anda gunakan pada kasus yang sedang Anda tangani, bisa saja kasus yang ditangani tidak sesuai dengan algoritma Naive Bayes ini. Jadi, silahkan Anda tentukan terlebih dahulu apakah cocok atau tidak.
Demikianlah artikel mengenai Pengertian & Mengenal Apa Itu Algoritma Naive Bayes. Apakah sekarang Anda sudah paham mengenai algoritma ini? Apabila artikel ini dirasa bermanfaat dapat Anda share ke temanmu ya. Semoga artikel ini bermanfaat bagi Anda yang membacanya serta memberikan tambahan wawasan keilmuan Anda. Terimakasih sudah membaca artikel ini.
Baca juga artikel tentang algoritma pada link berikut Kategori Algoritma.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar
Tolong berkomentar dengan sopan dan baik, Terimakasih.