Metode Klasifikasi Menggunakan Bayesian Logistic Regression

Metode penelitian Bayesian Naives adalah metode penelitian yang umum digunakan. Metode ini pertama kali digunakan oleh Thomas Bayes, yang merupakan ilmuwan Inggris terkemuka.

Metode ini memiliki fungsi penting, yakni memprediksi probabilitas di masa depan berdasarkan pengalaman sebelumnya. Anda yang ingin menggunakan metode ini bisa membaca penjelasan berikut ini, sehingga hasil yang didapatkan lebih akurat.

Penggunaan Klasifikasi Naïve Bayes

Metode klasifikasi menggunakan Bayesian logistic regression bisa dipakai untuk beberapa hal, diantaranya adalah:

1. Digunakan untuk melakukan perhitungan statistic, menggunakan prediksi probabilitas atau kemungkinan. Misalnya, Anda menggunakan prediksi kemungkinan keanggotaan pada suatu kelas.
2. Selanjutnya, Anda bisa menggunakan metode ini untuk mengembangkan foundation. Agar hasilnya lebih baik, Anda bisa menggunakan teorema bayes sebagai pelengkap.
3. Untuk penggunaan standar, metode ini dapat digunakan untuk melakukan komputasi atau perhitungan sederhana. Caranya adengan memberikan standar pada pengambilan keputusan yang dipakai, kemudian diukur dengan model yang lain.

Dasar Menggunakan Teori Bayes

Metode klasifikasi menggunakan Bayesian logistic regression memiliki dasar total probabilitas. Beberapa variabel rumus yang digunakan dalam metode ini antara lain:

1. X menjadi sampel bukti, biasanya digunakan untuk menghitung data yang tidak diketahui jumlahnya.
2. H digunakan untuk melakukan perhitungan hipotesa.
3. Klasifikasi, menggunakan varibael P yang akan membantu proses perhitungan. Nantinya P atau probabilitas digunakan untuk menghitung hipotesis yang dipakai.
4. P dan X, digunakan untuk menghitung kemungkinan data sampel yang akan diamati.
5. P dan X, diapakai untuk menghitung probabilitas untuk mengamati sampel X dengan hipotesa yang telah dipilih.

Cara Menggunakan Teorema dan Naïve Bayes

Anda yang hendak menggunakan teori metode klasifikasi menggunakan Bayesian logistic regression ada baiknya mengerti bagaimana cara menggunakannya. Berikut adalah tahapan penggunaan teorema naïve bayes, yakni:

1. Membaca Data Training

Langkah pertama yang harus dilakukan adalah membaca data training terlebih dahulu, dengan begitu proses perhitungan dapat dilakukan dengan seksama. Kesalahan yang mungkin terjadi juga bisa diminimalkan sekecil mungkin.

• Hitung Jumlah Class

Berikutnya adalah menghitung jumlah class, lakukan penghitungan dengan baik, yakni menghitung data yang ada serta kasus yang sama. Nantinya semua data akan dilakukan sesuai dengan data X untuk mendapatkan data class akhirnya.

• Menghitung Data Kelas

Terakhir adalah menghitung jumlah kelas yang ada sebagai bentuk langkah akhir. Perhitungan dilakukan dengan melihat data yang ada, umumnya untuk data naïve, ada dua data atau lebih yang bisa diklasifiikasi.

Demikianlah rincian mengenai metode klasifikasi menggunakan Bayesian logistic regression. Dengan rincian tersebut, semoga Anda yang hendak menggunakan metodenya bisa mempelajari dengan baik. Disarankan Anda membaca buku ataupun jurnal yang berkaitan dengan metode ini. Jika ada kesulitan hubungi Amar Statistika.