KASIFIKASI DATA W/NAIVE BAYES DENGAN PHYTON

Klasifikasi dengan Naive Bayes adalah metode yang digunakan dalam machine learning untuk melakukan klasifikasi data berdasarkan teorema probabilitas Bayes. Naive Bayes menggunakan probabilitas untuk memprediksi label atau kategori yang tepat untuk sebuah data yang diberikan. Algoritma ini mempelajari distribusi probabilitas dari setiap fitur dalam kelas target yang sudah diketahui, dan kemudian menghitung probabilitas kelas target baru berdasarkan fitur-fitur yang diamati.

daaaaNaive Bayes adalah metode klasifikasi yang populer dalam machine learning yang didasarkan pada teorema probabilitas Bayes dengan asumsi bahwa setiap fitur adalah independen satu sama lain. Di Python, terdapat implementasi yang mudah digunakan untuk Naive Bayes melalui library scikit-learn.

Proses klasifikasi dengan Naive Bayes dimulai dengan mempelajari distribusi probabilitas dari setiap fitur dalam kelas target yang sudah diketahui. Misalnya, jika kita ingin melakukan klasifikasi apakah sebuah email adalah spam atau bukan, kita akan melihat distribusi probabilitas kata-kata yang muncul dalam email yang diketahui sebagai spam atau bukan spam. Naive Bayes sering digunakan dalam berbagai aplikasi seperti klasifikasi teks, deteksi spam, pengenalan pola, dan sistem rekomendasi. Metode ini relatif cepat dan sederhana, namun asumsi independensi fitur yang sederhana seringkali tidak memenuhi kondisi nyata. Meskipun demikian, Naive Bayes masih memberikan hasil yang baik dalam banyak kasus dan dapat menjadi pilihan yang baik untuk masalah klasifikasi dengan dataset yang cukup besar.

berikut adalah code dan hasil visuslisasi untuk predic diabetes dan non diabetes dari dataset yang diperoleh pada platform kaggle