Penjelasan Algoritma Machine Learning – Naive Bayes Classifier . Naive Bayes Classifier adalah algoritma pembelajaran mesin terawasi yang menggunakan Teorema Bayes , yang mengasumsikan bahwa fitur secara statistik independen.
Demikian juga, orang bertanya, apa itu naive Bayes dalam pembelajaran mesin?
Dan Pembelajaran Mesin – Pengklasifikasi Naïve Bayes . Ini adalah teknik klasifikasi berdasarkan teorema Bayes dengan asumsi independensi antara prediktor. Secara sederhana, pengklasifikasi Naive Bayes mengasumsikan bahwa kehadiran fitur tertentu di kelas tidak terkait dengan kehadiran fitur lainnya.
apa itu naive bayes di ML? Pengklasifikasi Naive Bayes adalah kumpulan algoritma klasifikasi berdasarkan Teorema Bayes . Ini bukan algoritma tunggal tetapi keluarga algoritma di mana semuanya memiliki prinsip yang sama, yaitu setiap pasangan fitur yang diklasifikasikan adalah independen satu sama lain.
Jadi, apa gunanya algoritma naive Bayes?
Naive Bayes menggunakan metode serupa untuk memprediksi probabilitas kelas yang berbeda berdasarkan berbagai atribut. Algoritma ini banyak digunakan dalam klasifikasi teks dan dengan masalah memiliki banyak kelas.
Apa yang naif dalam algoritma naive Bayes?
Naive Bayes (NB) adalah ‘ naif ‘ karena membuat asumsi bahwa fitur pengukuran independen satu sama lain. Sekarang jika sebaliknya kita membuat asumsi naif bahwa semua fitur independen satu sama lain, maka kita tidak harus bergantung pada duplikat yang tepat dalam kumpulan data pelatihan kita untuk membuat klasifikasi.