Setelah saya menjelaskan jika Metode Bayes bukan lah nama sebuah makanan (baca :
Metode Bayes, Apakah itu Nama Makanan?). Ada baiknya jika kita menambah detail pemahaman dasar kita tentang Metode Naive Bayes, berikut penjelasannya.
Naive bayesian klasifikasi adalah suatu klasifikasi berpeluang sederhana berdasarkan aplikasi teorema Bayes dengan asumsi antar variabel penjelas saling bebas (independen). Dalam hal ini, diasumsikan bahwa kehadiran atau ketiadaan dari suatu kejadian tertentu dari suatu kelompok tidak berhubungan dengan kehadiran atau ketiadaan dari kejadian lainnya.
Naive Bayesian dapat digunakan untuk berbagai macam keperluan antara lain untuk klasifikasi dokumen, deteksi spam atau filtering spam, dan masalah klasifikasi lainnya. Dalam hal ini lebih disorot mengenai penggunaan teorema Naive Bayesian untuk spam filtering
Teorema Naive Bayesian memiliki beberapa kelebihan dan kekurangan yaitu sebagai berikut :
Keuntungan Naive Bayesian :
1. Menangani kuantitatif dan data diskrit
2. Kokoh untuk titik noise yang diisolasi, misalkan titik yang dirata – ratakan ketika mengestimasi peluang bersyarat data.
3. Hanya memerlukan sejumlah kecil data pelatihan untuk mengestimasi parameter (rata – rata dan variansi dari variabel) yang dibutuhkan untuk klasifikasi.
4. Menangani nilai yang hilang dengan mengabaikan instansi selama perhitungan estimasi peluang
5. Cepat dan efisiensi ruang
6. Kokoh terhadap atribut yang tidak relevan
Kekurangan Naive Bayesian :
1. Tidak berlaku jika probabilitas kondisionalnya adalah nol, apabila nol maka probabilitas prediksi akan bernilai nol juga
2. Mengasumsikan variabel bebas
0 komentar:
Posting Komentar