Difference between revisions of "Orange: Naive Bayes"

Revision as of 04:17, 7 March 2020

Sumber: https://docs.biolab.si//3/visual-programming/widgets/model/naivebayes.html

Klasifikasi probabilistik yang cepat dan sederhana berdasarkan teorema Bayes dengan asumsi independensi feature.

Input

Data: input dataset
Preprocessor: preprocessing method(s)

Output

Learner: naive bayes learning algorithm
Model: trained model

Widget Naive Bayes mempelajari model Naive Bayesian dari data. Widget ini hanya berfungsi untuk task classification.

Widget ini memiliki dua opsi: nama yang akan ditampilkan di widget lain dan menghasilkan report. Nama standarnya adalah Naive Bayes. Ketika kita mengubahnya, kita perlu menekan Apply.

Contoh

Berikut ini kita akan memperlihatkan dua penggunaan dari Widget Naive Bayes. Pertama, kita akan membandingkan hasil dari Naive Bayes dengan model lain, yaitu Random Forest. Kita meng-connect iris data dari Widget File langsung ke Widget Test & Score. Kita juga meng-connect Widget Naive Bayes dan Widget Random Forest ke Widget Test & Score dan kita amati score prediksi-nya.

Skema kedua menunjukkan kualitas prediksi yang dihasilkan oleh Naive Bayes. Kita menyambungkan widget Test & Score dengan Naive Bayes learner dan kemudian mengirim data yang dihasilkan ke Confusion Matrix. Kami juga menghubungkan widget Scatter Plot dengan widget File. Kemudian kita memilih contoh-contoh kesalahan klasifikasi di widget Confusion Matrix dan menampilkannya ke widget Scatter Plot. Titik-titik bold di widget Scatter Plot adalah contoh kesalahan klasifikasi dari Naive Bayes.

Referensi

https://docs.biolab.si//3/visual-programming/widgets/model/naivebayes.html

Pranala Menarik

Orange

@@ Line 22: / Line 22: @@
 ==Contoh==
-Here, we present two uses of this widget. First, we compare the results of the Naive Bayes with another model, the Random Forest. We connect iris data from File to Test & Score. We also connect Naive Bayes and Random Forest to Test & Score and observe their prediction scores.
+Berikut ini kita akan memperlihatkan dua penggunaan dari Widget Naive Bayes. Pertama, kita akan membandingkan hasil dari Naive Bayes dengan model lain, yaitu Random Forest. Kita meng-connect iris data dari Widget File langsung ke Widget Test & Score. Kita juga meng-connect Widget Naive Bayes dan Widget Random Forest ke Widget Test & Score dan kita amati score prediksi-nya.
 [[File:NaiveBayes-classification.png|center|200px|thumb]]
-The second schema shows the quality of predictions made with Naive Bayes. We feed the Test & Score widget a Naive Bayes learner and then send the data to the Confusion Matrix. We also connect Scatter Plot with File. Then we select the misclassified instances in the Confusion Matrix and show feed them to Scatter Plot. The bold dots in the scatterplot are the misclassified instances from Naive Bayes.
+Skema kedua menunjukkan kualitas prediksi yang dihasilkan oleh Naive Bayes. Kita menyambungkan widget Test & Score dengan Naive Bayes learner dan kemudian mengirim data yang dihasilkan ke Confusion Matrix. Kami juga menghubungkan widget Scatter Plot dengan widget File. Kemudian kita memilih contoh-contoh kesalahan klasifikasi di widget Confusion Matrix dan menampilkannya ke widget Scatter Plot. Titik-titik bold di widget Scatter Plot adalah contoh kesalahan klasifikasi dari Naive Bayes.
 [[File:NaiveBayes-visualize.png|center|200px|thumb]]