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. The Naive Bayes algorithm is used due to its simplicity, efficiency, and effectiveness in certain types of classification tasks. It’s particularly suitable for text classification, spam filtering, and sentiment analysis. It assumes independence between features, making it computationally efficient with minimal data. Contoh penggunaan algoritma ini adalah untuk mengklasifikasikan apakah sebuah email termasuk ke email spam atau tidak. Beberapa jenis algoritma klasifikasi yang banyak digunakan adalah naive bayes, decision tree, random forest, dan SVM. Algoritma naive bayes merupakan algoritma yang menggunakan teori bayes dan pendekatan probabilitas. Natalius, Samuel. 2010. Metode Naive Bayes Classifier dan Penggunaannya pada Klasifikasi Dokumen. Bandung: Institut Teknologi Bandung. Kristiyanti, Dinar Ajeng. 2015. Analisis Sentimen Review Produk Kosmetik Menggunakan Algoritma Support Vector Machine dan Particle Swarm Optimization Sebagai Seleksi Fitur. Seminar Nasional Inovasi dan Tren Data Mining : Definisi dan cara kerja Algoritma Apriori untuk pencarian association rule. Algoritma apriori adalah suatu metode untuk mencari pola hubungan antar satu atau lebih item dalam suatu 6. Selanjuntya klik 2x pada operator Cross Validation guna untuk menentukan algoritma yang akan di optimasi. Dalam contoh saya akan menggunakan algoritma naive bayes. Maka pilih menu Operators Naive bayes, Apply Model & Performance. Dan juga tentukan parameters nya di toolbox sebelah kanan. Kemudian sambungkan seperti ini .

cara kerja algoritma naive bayes