Mengenal Metode Analisis Klasifikasi Naive Bayes

Dalam data mining, dikenal salah satu metode yang cukup mutakhir dan relatif umum untuk digunakan yakni Bayesian Classification atau yang dikenal dengan sebutan klasifikasi Naïve Bayes. Metode ini sendrii menggunakan perhitungan probabilitas dan statistik.

Mengenal Metode Klasisfikasi Naïve Bayes

Metode klasifikasi Naïve Bayes merupakan suatu cara pengklasifikasian dengan menggunakan metode probabilistik dan statistik yang dikembangkan oleh seorang ilmuwan Inggris bernama Thomas Bayes.

Analisis klasifikasi Naïve Bayes merupakan suatu cara untuk memprediksi sebuah peluang di masa depan dengan berdasarkan pada pengalaman di masa yang sebelumnya. Metode klasifikasi yang dikembangkan oleh Naïve Bayes ini menjadi salah satu metode klasifikasi yang sangat baik bila dibandingkan dengan model-model classifier lainnya.

Metode klasifikasi Bayes yang didasarkan pada probabilistik dan statistik membuatnya menjadi salah satu metode analisis klasifikasi yang begitu populer dan banyak digunakan dalam berbagai kesempatan termasuk dalam upaya mengembangkan machine learning dan kecerdasan buatan.

Manfaat Klasifikasi Naïve Bayes

Klasifikasi yang dikembangkan oleh Thomas Bayes ini memiliki sejumlah manfaat penting yang diantaranya adalah sebagai berikut :

• Dapat digunakan untuk mengklasifikasikan dokumen teks seperti teks berita ataupun juga teks berbasis akademis.
• Dapat diguanakan untuk proses pengembangan machine learning yang didasarkan pada probabilitas.
• Digunakan dalam proses diagnosis medis secara otomatis.
• Digunakan sebagai cara untuk mendeteksi ataupun menyaring spam.

Kelebihan Dari Klasifikasi Naïve Bayes

Sebagai salah satu metode klasifikasi yang cukup populer, klasifikasi Naïve Bayes ini memiliki sejumlah keunggulan yang diantaranya adalah sebagai berikut ini :

• Dapat digunakan sebagai metode klasifikasi untuk data kuantitatif ataupun juga kualitatif.
• Tidak membutuhkan data dalam jumlah yang banyak.
• Tidak membutuhkan banyak data training.
• Perhitungan yang dilakukan pun relatif cepat dan juga efisien.
• Bisa digunakan untuk melakukan klasifikasi masalah biner ataupun juga klasifikasi multi kelas.

Kekurangan Yang Dimiliki Metode Naïve Bayes

Metode klasifikasi yang populer ini juga tidak luput dari adanya sejumlah kekurangan. Berikut adalah beberapa kekurangan yang dimiliki oleh metode analisis Naïve Bayes.

• Ketika probabilitas kondisionalnya bernilai nol maka probabilitas prediksi juga akan bernilai nol sehingga hal ini bisa menjadi kekurangan yang terjadi pada metode klasifikasi ini.
• Tingkat akurasi yang dimiliki tidak bisa hanya diukur dengan menggunakan satu probabilitas saja karena membutuhkan bukti-bukti lainnya untuk menguatkan probabilitas tersebut.

Demikianlah ulasan mengenai metode analisis klasifikasi naive bayes yang perlu Anda ketahui. Kini dengan ulasan di atas, Anda bisa lebih memahami metode klasifikasi yang dikembangkan oleh Thomas Bayes.