Naive Bayes

Naive Bayes adalah salah satu algoritma klasifikasi dalam Pembelajaran Mesin yang didasarkan pada penerapan teorema Bayes dengan asumsi independensi antar fitur. Algoritma ini dikenal sederhana namun sangat efektif, terutama untuk tugas-tugas seperti klasifikasi teks dan filter spam. Naive Bayes sering menjadi pilihan utama dalam berbagai aplikasi karena kemudahan implementasinya dan ketahanannya terhadap data berukuran besar.

Prinsip Kerja Naive Bayes

Naive Bayes menghitung probabilitas masing-masing kelas berdasarkan fitur yang diamati pada data, kemudian memilih kelas dengan probabilitas tertinggi sebagai hasil prediksi. Asumsi utama algoritma ini adalah bahwa setiap fitur bersifat independen satu sama lain, sehingga perhitungan probabilitas menjadi lebih sederhana.

Varian Naive Bayes

Terdapat beberapa varian Naive Bayes, seperti Gaussian Naive Bayes, Multinomial Naive Bayes, dan Bernoulli Naive Bayes. Masing-masing varian disesuaikan dengan tipe data yang digunakan, misalnya Gaussian untuk data kontinu dan Multinomial untuk data diskret seperti kata-kata dalam dokumen.

Kelebihan dan Kekurangan

Kelebihan utama Naive Bayes adalah kecepatan dan efisiensinya, serta kemampuannya untuk bekerja dengan data yang sangat besar. Namun, asumsi independensi fitur terkadang tidak realistis, sehingga dapat mempengaruhi akurasi pada beberapa jenis data.