Naive Bayes, juga dikenal sebagai “naive Bayes classifier” atau “Bayesian classifier”, adalah jenis algoritme pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi dan prediksi. Hal ini didasarkan pada penerapan teorema Bayes dengan asumsi independensi yang kuat (naif) antar fitur. Secara sederhana, pengklasifikasi Naive Bayes mengasumsikan bahwa semua fitur dalam kumpulan data tidak terkait satu sama lain. Dengan cara ini, ia dapat menentukan probabilitas terjadinya observasi dengan memperhitungkan probabilitas individual dari setiap fitur.
Naive Bayes memiliki tiga keunggulan utama dan berbeda dibandingkan algoritma klasifikasi lainnya. Pertama, sederhana dan mudah dimengerti, bahkan bagi non-ahli sekalipun. Kedua, lebih cepat, lebih cepat, dan lebih efisien dibandingkan pembelajaran mesin lainnya. Terakhir, ini hanya membutuhkan sedikit data pelatihan, menjadikannya pilihan tepat untuk aplikasi real-time.
Penerapan Naive Bayes yang paling umum adalah di bidang klasifikasi teks, seperti dalam pemfilteran spam. Dalam aplikasi jenis ini, pengklasifikasi Naive Bayes dilatih pada sekumpulan email, dengan setiap email diberi label sebagai spam atau ham (bukan spam). Kata-kata di setiap email diubah menjadi fitur numerik dan probabilitas bahwa email termasuk dalam setiap kelas dihitung. Kelas dengan probabilitas tertinggi kemudian membentuk prediksi.
Selain klasifikasi teks, Naive Bayes dapat digunakan untuk tugas-tugas seperti prediksi, analisis sentimen, dan sistem rekomendasi. Hal ini juga berguna dalam diagnosis medis, yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan pasien ke dalam kondisi yang berbeda atau untuk memprediksi hasil pengobatan yang diberikan.
Naive Bayes adalah algoritma pembelajaran mesin yang efektif dan mudah digunakan yang banyak digunakan baik di industri maupun akademisi. Kemudahan penggunaan, kecepatan, dan keakuratannya menjadikannya pilihan ideal untuk banyak aplikasi.
