Naïve Bayes merupakan pengklasifikasian dengan metode probabilitas
dan statistik yang dikemukakan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes, yaitu
memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman di masa
sebelumnya sehingga dikenal sebagai Teorema Bayes . Menurut Olson dan
Delen (2008:102) menjelaskan Naïve bayes untuk setiap kelas keputusan,
menghitung probabilitas dengan syarat bahwa kelas keputusan adalah benar,
mengingat vektor informasi obyek. Algoritma ini mengasumsikan bahwa
atribut obyek adalah independen. Probabilitas yang terlibat dalam
memproduksi perkiraan akhir dihitung sebagai jumlah frekuensi dari "master"
tabel keputusan.
The Naive Bayes Classifier bekerja sangat baik dibanding dengan
model classifier lainnya. Hal ini dibuktikan oleh Xhemali, Hinde dan Stone
dalam jurnalnya “ Naïve Bayes vs. Decision Trees vs. Neural Networks in the
Classification of Training Web Pages ” mengatakan bahwa “Naïve Bayes
Classifier memiliki tingkat akurasi yang lebih baik dibanding model classifier
lainnya”.
0 komentar:
Posting Komentar