Penggunaan Naïve Bayes untuk Memprediksi Pembelian Komputer
Pada artikel ini, kita akan membahas penggunaan metode Naïve Bayes untuk memprediksi apakah seseorang akan membeli komputer berdasarkan beberapa faktor seperti umur, pendapatan, status mahasiswa, dan rating kredit. Kami akan menggunakan dataset yang diberikan untuk mengilustrasikan penggunaan metode ini. Metode Naïve Bayes adalah algoritma pembelajaran mesin yang berdasarkan pada teorema Bayes dengan asumsi bahwa semua fitur yang digunakan adalah independen satu sama lain. Dalam kasus ini, kita akan menggunakan fitur umur, pendapatan, status mahasiswa, dan rating kredit sebagai prediktor untuk memprediksi apakah seseorang akan membeli komputer atau tidak. Dataset yang diberikan terdiri dari beberapa baris yang mewakili berbagai kombinasi nilai-nilai fitur yang mungkin. Misalnya, baris pertama menunjukkan bahwa seseorang dengan umur kurang dari 30 tahun, pendapatan tinggi, bukan mahasiswa, dan rating kredit fair tidak akan membeli komputer. Dataset ini akan digunakan untuk melatih model Naïve Bayes. Setelah melatih model dengan dataset ini, kita dapat menggunakan model tersebut untuk memprediksi apakah seseorang dengan fitur yang diberikan, yaitu umur kurang dari 30 tahun, pendapatan sedang, mahasiswa, dan rating kredit fair, akan membeli komputer atau tidak. Model akan menghasilkan probabilitas pembelian komputer dan tidak pembelian komputer berdasarkan fitur-fitur ini. Dengan menggunakan metode Naïve Bayes, kita dapat dengan cepat dan efisien memprediksi apakah seseorang akan membeli komputer berdasarkan beberapa faktor yang diberikan. Metode ini dapat digunakan dalam berbagai aplikasi seperti pemasaran, penjualan, dan pengambilan keputusan. Dalam kesimpulan, penggunaan metode Naïve Bayes dapat membantu kita memprediksi apakah seseorang akan membeli komputer berdasarkan beberapa faktor seperti umur, pendapatan, status mahasiswa, dan rating kredit. Dengan menggunakan dataset yang diberikan, kita dapat melatih model dan menggunakan model tersebut untuk memprediksi pembelian komputer berdasarkan fitur-fitur yang diberikan. Metode ini dapat digunakan dalam berbagai aplikasi dan dapat membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik.