Algoritma Naive Bayes menangani atribut kuantitatif, ada beberapa pendekatan Naïve Bayes adalah salah satu algoritma pembelajaran yang dapat digunakan seperti distribusi normal (Gaussian) induktif yang paling efektif dan efisien untuk machine : learning dan data mining. Mengenal K-Nearest Neighbor: Algoritma Populer untuk Machine Learning. By Saddam Hussein / Data Science / October 27, 2021. K-nearest neighbor (KNN) merupakan salah satu algoritma yang digunakan dalam machine learning. Jika kamu ingin mempelajari machine learning, kamu perlu memahami bagaimana algoritma ini bekerja, berikut contoh aplikasi dan tingkat akurasi dari kedua algoritma tersebut. Naïve Bayes Classifier merupakan salah satu algoritma klasifikasi data mining yang berbasis pada probability value dari data set. Pola dasar Naïve Bayes Classifier berbasis pada teorema bayes. Secara garis besar cara kerja Naïve Bayes Classifier adalah merubah prior Vektor data Gambar 2. Cara kerja Bagging yang diberikan berada pada kelas C, disebut sebagai probabilitas posterior dan dilambangkan dengan 2.5 Genetic Algorithm P(C|X)[22]. Tahapan algoritma naïve bayes dijabarkan Genetic Algorithm (GA) merupakan algoritma yang dalam persamaan 1 berikut[8]. ALGORITMA NAIVE BAYES . Nova Agustina 1, Andrian mendegrasi kerja klasifikasi Naïve Sehingga guru dalam proses pengajarannya dan cara menyampaikan materi membaca dilakukan secara Random Forest. 2. KNN. 3. Support Vector Machine. 4. Naive Bayes. Dalam data science untuk dapat menemukan pola dibalik suatu dataset agar bisa lebih bermanfaat lagi, diperlukan sebuah metode machine learning. Machine learning sendiri membahas tentang bagaimana cara mesin dapat belajar sendiri sehingga mesin tersebut dapat melakukan tugas cara kerja yang berbeda [4]. H. Kamel, D. Abdulah, and J. M. Al-Tuwaijari, “Cancer Classification Using Gaussian Naive Bayes . Dengan algoritma C4.5, akan didapatkan sebuah pohon Indah Global dan metode yang digunakan adalah metode algoritma Naïve Bayes Classifier. Penelitian terdahulu dilakukan oleh Titis Diah Pangestuti, Fetty Tri Anggraeny, Eka Prakarsa Mandyartha yang berjudul “Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Baru Menggunakan Naive Bayes Classifer (Studi Kasus Pt. Sasmito)” [4]. Pada penelitian ini digunakan algoritma Naive Bayes untuk menganalisa sentimen atau opini publik mengenai perkembangan Artificial Intelligence pengguna Twitter. Metode pengumpulan data yang Naive bayes merupakan algoritma yang digunakan untuk mencari nilai probabilitas tertinggi untuk mengklasifikasi data uji pada kategori yang paling tepat [7]. Metode sederhana ini juga merupakan algoritma . Multinomial Naive Bayes (MNB) didapatkan hasil akurasi sebesar 74%, presisi 83,33% dan . recall . 60%. Pada algoritma . Multivariate Bernoulli. mendapatkan hasil akurasi sebesar 70%, presisi 62,50% dan . recall. 100%. Pada algoritma . Rocchio. mendapatkan hasil akurasi sebesar 76%, presisi 88,24% dan . recall. 60%. Kata Kunci Algoritme naïve bayes adalah metode machine learning untuk klasifikasi berdasarkan probabilitas atau kemungkinan sesuai Teorema Bayes. Artikel ini menjelaskan apa itu naïve bayes, contoh perhitungan manual dan implementasi dengan Python dan Orange Data. metode algoritma naive bayes classifier dalam memprediksi jadwal berlayar angkutan laut (fery) bulukumba kepulauan selayar February 2019 ILTEK Jurnal Teknologi 13(01):1886-1891 Algoritma Support Vector Machine memiliki fitur untuk mengabaikan outlier dan menemukan hyperplane terbaik yang memiliki margin maksimum. Algoritma SVM bekerja sangat baik dalam menangani outlier atau pencilan. Hyperplane terbaiknya akan tampak seperti gambar di bawah ini. Nah, sekarang sudah tahu kan cara kerja algoritma Support Vector Machine didapat dari algoritma naïve bayes memiliki akurasi lebih tinggi yaitu 90.90% dibandingkan dengan algortima Support Vector machine (SVM) yaitu 89.25%. Lztp.

cara kerja algoritma naive bayes