Difference between revisions of "Model: Naive Bayes"
Jump to navigation
Jump to search
Onnowpurbo (talk | contribs) |
Onnowpurbo (talk | contribs) |
||
| (One intermediate revision by the same user not shown) | |||
| Line 4: | Line 4: | ||
Cara Kerja Algoritma Naive Bayes: | Cara Kerja Algoritma Naive Bayes: | ||
| − | * Data Training: Algoritma Naive Bayes menggunakan dataset pelatihan yang terdiri dari fitur-fitur yang diketahui dan kelas target yang diketahui. | + | * '''Data Training:''' Algoritma Naive Bayes menggunakan dataset pelatihan yang terdiri dari fitur-fitur yang diketahui dan kelas target yang diketahui. |
| − | * Estimasi Probabilitas: Algoritma Naive Bayes mengestimasi probabilitas prior dan probabilitas kondisional dari fitur-fitur yang diberikan kelas target. | + | * '''Estimasi Probabilitas:''' Algoritma Naive Bayes mengestimasi probabilitas prior dan probabilitas kondisional dari fitur-fitur yang diberikan kelas target. |
| − | * Menggunakan Teorema Bayes: Dalam fase prediksi, algoritma Naive Bayes menggunakan Teorema Bayes untuk menghitung probabilitas kelas target berdasarkan fitur-fitur yang diberikan. Ini melibatkan mengalikan probabilitas prior dengan probabilitas kondisional fitur-fitur. | + | * '''Menggunakan Teorema Bayes:''' Dalam fase prediksi, algoritma Naive Bayes menggunakan Teorema Bayes untuk menghitung probabilitas kelas target berdasarkan fitur-fitur yang diberikan. Ini melibatkan mengalikan probabilitas prior dengan probabilitas kondisional fitur-fitur. |
| − | * Prediksi: Algoritma Naive Bayes mengklasifikasikan instance baru ke dalam kelas target yang memiliki probabilitas tertinggi. | + | * '''Prediksi:''' Algoritma Naive Bayes mengklasifikasikan instance baru ke dalam kelas target yang memiliki probabilitas tertinggi. |
Kelebihan Algoritma Naive Bayes: | Kelebihan Algoritma Naive Bayes: | ||
| − | * Sederhana dan Efisien: Algoritma Naive Bayes adalah metode yang sederhana dan mudah dipahami. Ia dapat bekerja dengan cepat pada dataset besar. | + | * '''Sederhana dan Efisien:''' Algoritma Naive Bayes adalah metode yang sederhana dan mudah dipahami. Ia dapat bekerja dengan cepat pada dataset besar. |
| − | * Skalabilitas yang Baik: Algoritma Naive Bayes dapat menangani ruang fitur yang besar dengan baik karena asumsi sederhana tentang independensi fitur. | + | * '''Skalabilitas yang Baik:''' Algoritma Naive Bayes dapat menangani ruang fitur yang besar dengan baik karena asumsi sederhana tentang independensi fitur. |
| − | Toleransi Terhadap Fitur Irrelevant: Algoritma Naive Bayes cenderung tidak terlalu terpengaruh oleh fitur yang tidak relevan, karena asumsi independensi. | + | * '''Toleransi Terhadap Fitur Irrelevant:''' Algoritma Naive Bayes cenderung tidak terlalu terpengaruh oleh fitur yang tidak relevan, karena asumsi independensi. |
Kekurangan Algoritma Naive Bayes: | Kekurangan Algoritma Naive Bayes: | ||
| − | * Asumsi Independensi yang Kuat: Algoritma Naive Bayes mengasumsikan bahwa semua fitur independen satu sama lain. Oleh karena itu, jika terdapat ketergantungan yang kuat antara fitur, kinerja algoritma dapat menurun. | + | * '''Asumsi Independensi yang Kuat:''' Algoritma Naive Bayes mengasumsikan bahwa semua fitur independen satu sama lain. Oleh karena itu, jika terdapat ketergantungan yang kuat antara fitur, kinerja algoritma dapat menurun. |
| − | Sensitivitas Terhadap Data Training: Algoritma Naive Bayes sangat sensitif terhadap data pelatihan. Jika terdapat fitur yang tidak ada dalam data pelatihan, maka probabilitas kondisionalnya akan nol, sehingga dapat menghasilkan prediksi yang tidak akurat. | + | * '''Sensitivitas Terhadap Data Training:'''' Algoritma Naive Bayes sangat sensitif terhadap data pelatihan. Jika terdapat fitur yang tidak ada dalam data pelatihan, maka probabilitas kondisionalnya akan nol, sehingga dapat menghasilkan prediksi yang tidak akurat. |
| − | * Peringkat Fitur yang Tidak Optimal: Algoritma Naive Bayes cenderung memberikan bobot yang sama pada setiap fitur saat menghitung probabilitas kondisional, tanpa mempertimbangkan pentingnya setiap fitur. | + | * '''Peringkat Fitur yang Tidak Optimal:''' Algoritma Naive Bayes cenderung memberikan bobot yang sama pada setiap fitur saat menghitung probabilitas kondisional, tanpa mempertimbangkan pentingnya setiap fitur. |
Kapan Menggunakan Algoritma Naive Bayes: | Kapan Menggunakan Algoritma Naive Bayes: | ||
Algoritma Naive Bayes cocok digunakan dalam beberapa situasi, seperti: | Algoritma Naive Bayes cocok digunakan dalam beberapa situasi, seperti: | ||
| − | * Klasifikasi Teks dan NLP: Algoritma Naive Bayes sering digunakan dalam klasifikasi teks dan pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing/NLP), seperti deteksi spam, analisis sentimen, atau klasifikasi dokumen. | + | * '''Klasifikasi Teks dan NLP:''' Algoritma Naive Bayes sering digunakan dalam klasifikasi teks dan pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing/NLP), seperti deteksi spam, analisis sentimen, atau klasifikasi dokumen. |
| − | Dataset dengan Fitur Independen: | + | * '''Dataset dengan Fitur Independen:''' |
Latest revision as of 07:56, 15 June 2023
Algoritma Naive Bayes adalah metode klasifikasi yang didasarkan pada Teorema Bayes dengan asumsi "naive" atau sederhana. Algoritma ini bekerja dengan menghitung probabilitas kelas target berdasarkan probabilitas fitur yang diberikan.
Cara Kerja Algoritma Naive Bayes:
- Data Training: Algoritma Naive Bayes menggunakan dataset pelatihan yang terdiri dari fitur-fitur yang diketahui dan kelas target yang diketahui.
- Estimasi Probabilitas: Algoritma Naive Bayes mengestimasi probabilitas prior dan probabilitas kondisional dari fitur-fitur yang diberikan kelas target.
- Menggunakan Teorema Bayes: Dalam fase prediksi, algoritma Naive Bayes menggunakan Teorema Bayes untuk menghitung probabilitas kelas target berdasarkan fitur-fitur yang diberikan. Ini melibatkan mengalikan probabilitas prior dengan probabilitas kondisional fitur-fitur.
- Prediksi: Algoritma Naive Bayes mengklasifikasikan instance baru ke dalam kelas target yang memiliki probabilitas tertinggi.
Kelebihan Algoritma Naive Bayes:
- Sederhana dan Efisien: Algoritma Naive Bayes adalah metode yang sederhana dan mudah dipahami. Ia dapat bekerja dengan cepat pada dataset besar.
- Skalabilitas yang Baik: Algoritma Naive Bayes dapat menangani ruang fitur yang besar dengan baik karena asumsi sederhana tentang independensi fitur.
- Toleransi Terhadap Fitur Irrelevant: Algoritma Naive Bayes cenderung tidak terlalu terpengaruh oleh fitur yang tidak relevan, karena asumsi independensi.
Kekurangan Algoritma Naive Bayes:
- Asumsi Independensi yang Kuat: Algoritma Naive Bayes mengasumsikan bahwa semua fitur independen satu sama lain. Oleh karena itu, jika terdapat ketergantungan yang kuat antara fitur, kinerja algoritma dapat menurun.
- Sensitivitas Terhadap Data Training:' Algoritma Naive Bayes sangat sensitif terhadap data pelatihan. Jika terdapat fitur yang tidak ada dalam data pelatihan, maka probabilitas kondisionalnya akan nol, sehingga dapat menghasilkan prediksi yang tidak akurat.
- Peringkat Fitur yang Tidak Optimal: Algoritma Naive Bayes cenderung memberikan bobot yang sama pada setiap fitur saat menghitung probabilitas kondisional, tanpa mempertimbangkan pentingnya setiap fitur.
Kapan Menggunakan Algoritma Naive Bayes: Algoritma Naive Bayes cocok digunakan dalam beberapa situasi, seperti:
- Klasifikasi Teks dan NLP: Algoritma Naive Bayes sering digunakan dalam klasifikasi teks dan pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing/NLP), seperti deteksi spam, analisis sentimen, atau klasifikasi dokumen.
- Dataset dengan Fitur Independen: