Tutorial Klasifikasi Algoritma Naive Bayes Classifier dengan Python

Tutorial Klasifikasi Algoritma Naive Bayes Classifier dengan Python - Google Colab

Рет қаралды 10,406

Febbi Sena Lestari

Күн бұрын

Пікірлер: 69

@bimbimboom-b3 9 күн бұрын

Penjelasannya sederhana dengan bahasa yg baku zehingga mudah dipahami.❤makasih

@febbisenalestari 9 күн бұрын

@@bimbimboom-b3 Sama-sama kak ☺️🙏

@marizadevega2709 25 күн бұрын

lanjutin yang multi kelas dong. penjelasannya detail bgt. gasss kak

@febbisenalestari 9 күн бұрын

@@marizadevega2709 Multiclass caranya sama aja kok kak 😁

@furqonfidal876 8 ай бұрын

penjelasannya mendalam dan mudah dipahami. sayang ga dilanjutin kak

@febbisenalestari 8 ай бұрын

Pengen dilanjutin apa nih? 😁

@lacreativeproduction7544 6 ай бұрын

penjelasannya bener bener mudah dipahami, sukses terus kak

@febbisenalestari 6 ай бұрын

Terima kasih 😊

@moongoddessbaby 4 ай бұрын

Terimakasih banyak kak, sungguh sangat membantu 🙏🙏

@febbisenalestari 4 ай бұрын

Sama-sama ☺️

@fadiaindahsari7756 6 ай бұрын

kak, saya kan mengklasifikasikan potensi bencana menjadi rendah, sedang, tinggi. saya menggunakan salah satu atribut "total kerugian", nah apakah atribut ini harus jadikan bobot begitu kak? misalnya kerugian

@febbisenalestari 5 ай бұрын

Kalau total kerugiannya memang berupa kategorikal di-encode jadi 0, 1, 2, dst gitu bisa, tapi kalau pure numerik alias datanya sangat unik satu sama lain, diskalakan pake standardscaler

@intanuggrahintan7216 4 ай бұрын

Kak ditutorialnya ini ada evaluasi presisi dan recall juga?

@febbisenalestari 4 ай бұрын

@@intanuggrahintan7216 Ada kak, di bagian classification report

@intanuggrahintan7216 4 ай бұрын

Oke kak, terimakasih tutorialnya sangat membantu 😁 sukses terus ya kak

@febbisenalestari 4 ай бұрын

@@intanuggrahintan7216 Sama-sama ☺️

@stayhealthy21 11 ай бұрын

kak, mohon maaf untuk di githubnya kok ngga ada yg menggunakan algoritma naive bayes yah? saya klik link di deskripsi adanya menggunakan KNN🙏

@febbisenalestari 11 ай бұрын

Memang yang ku-upload di github cuma datasetnya

@WindiKhirzameila-u2v 8 ай бұрын

kk kan saya memprediksi tinggi rendahnya minat baca berdasarkan provinsi diindonesia dan hasil prediksinya 1 1 1 0 0 1 nah untuk mengetahui hasil prediksi untuk setiap provinsinya gimna kk? Sedangkan dstu cm angka kk?

@febbisenalestari 8 ай бұрын

1 & 0 itu hasil labelisasi/label encoder dari class dataset. Bisa dicek apakah 0 mewakili tinggi atau rendah, trus 1 mewakili apa

@asyfamaulidina1197 10 ай бұрын

kak untuk hasil probabilitasnya itu perolehannya dari hitungan mana aja ya?

@febbisenalestari 10 ай бұрын

Perhitungan dari penerapan teorema bayes kak

@ahmade1238 4 ай бұрын

kak untuk datasetnya yang format csv bisa ngak pakai kode tersebut ?

@febbisenalestari 4 ай бұрын

Bisa. Kodenya tinggal diganti "read_csv", bukan read_excel lagi

@ashen7772 3 ай бұрын

Kak jika dataset saya berbentuk object apakah masih bisa untuk menggunakan code ini?

@febbisenalestari 3 ай бұрын

@@ashen7772 Berbentuk object itu yg bagaimana kak?

@ashen7772 3 ай бұрын

@@febbisenalestari jadi bukan bentuk numerik melainkan masih bentuk huruf kalimat

@febbisenalestari 2 ай бұрын

@@ashen7772 Kalau yg dimaksud berupa string yg merupakan kategorikal masih bisa. Tapi kalau datanya berupa kalimat misal seperti review/tweet pemrosesannya termasuk analisis sentimen. Lebih kompleks daripada yg di video

@bellaagustriana1669 4 ай бұрын

Kak, izin bertanya mengapa nilai akurasi kita itu tidak stabil pada random state nya, padahal percobaan pertama mendapatkan akurasi yang besar lalu percobaan kedua dengan random state yang sama akurasinya kecil

@bellaagustriana1669 4 ай бұрын

terimakasih kak, jdi menurut kak random state brp yg membuat nilai stabil

@febbisenalestari 4 ай бұрын

Sepengalamanku kalo yg digunakan algoritma machine learning sederhana seperti Naive Bayes, selama nilai random state-nya sama, maka akurasinya akan tetap sama meskipun kodenya di-run berulang kali. Sejauh yg kutahu, nggak ada ketentuan mengenai nilai random state yg stabil karena random state hanya berfungsi utk menjaga konsistensi hasil splitting data. Jadi bisa dilakukan eksperimen aja untuk menghasilkan model yg akurasinya tinggi.

@bellaagustriana1669 4 ай бұрын

@@febbisenalestariterimakasih kak atas penjelasannya, mungkin data masukan saya berubah jadi hasil akurasi nya itu turun kak

@yuliafatimah4656 5 ай бұрын

kak untuk metode random forest apakah bisa?

@febbisenalestari 5 ай бұрын

Bisa. Random forest juga algoritma klasifikasi, jadi secara umum codingannya sama. Tinggal ngubah bagian algoritma yg digunakan

@wintermlnv 3 ай бұрын

cara menaikkan akurasi gimana kak? dataset saya cuma ada 1000 baris

@febbisenalestari 3 ай бұрын

@@wintermlnv Menaikkan akurasi bisa dari preprocessing datanya, bisa dari penentuan atribut yg digunakan, bisa dari rasio splitting datanya, bahkan terkadang nilai random state yg digunakan utk splitting data juga berpengaruh

@uganisme 10 ай бұрын

kak, kalau ada data yang kosong pada dataset bagaimana? apa yang harus dilakukan?

@febbisenalestari 10 ай бұрын

Datasetnya di-preprocessing dulu. Kalau data kosong bisa dihapus atau diisi dengan nilai tertentu

@bellaagustriana1669 4 ай бұрын

Malam kak, izin bertanya kenapa ya kak saya melakukan penelitian mengenai pengenalan pola sidik jari menggunakan naive bayes tetapi akurasi nya kecil, Kira-kira kakak ad solusinya tidak? Terimakasih kak

@bellaagustriana1669 4 ай бұрын

Apakah naive bayes ini memerlukan data puluhan ribu atau dari proses preprocessing nya yg kurang hingga evaluasi nya?

@febbisenalestari 4 ай бұрын

@@bellaagustriana1669 Pengenalan pola sidik jari berarti pake data citra ya. Pada umumnya, data yg lebih banyak akan menghasilkan model yg lebih bagus karena model mempelajari data yg lebih beragam. Selain itu, tahap preprocessing juga sangat memengaruhi kualitas model

@bellaagustriana1669 4 ай бұрын

@@febbisenalestari betul kak data citra sidik jari, nah data yg saya gunakan msih 1000 data mendapatkan hasil naive bayes bru sebesar 40%, berarti hrus dinaikkan lagi datanya ya kak?, dan tahapan preprocessing sendiri sudah saya lakukan sesuai di video ini

@febbisenalestari 4 ай бұрын

@@bellaagustriana1669 Tahapan preprocessing data citra & tabular itu beda loh ya. Data citra punya karakteristik tersendiri sehingga preprocessingnya tidak bisa disamakan dengan data tabular (seperti data yg digunakan pada video).

@irsaaprianti2767 7 ай бұрын

kak punya saya di bagian standardscaler nya eror, pesannya string tidak dapat dikonversi ke float solusinya gimana yaa kak

@febbisenalestari 7 ай бұрын

Yg bisa diskalakan pake standardscaler cuma data angka ya kak. Kalau string nggak bisa 😊🙏

@aryasita7478 Жыл бұрын

Kak mau nanya nih untuk labelencoder penyimpanan en itu bagaimana ya kak

@febbisenalestari Жыл бұрын

Function LabelEncoder-nya disimpan dalam variabel "en" agar lebih ringkas dalam penggunaannya. Jadi tiap kali mau melakukan label encoding data tinggal panggil "en" aja

@aryasita7478 Жыл бұрын

Untuk masuk di bagian standar scaler menit 11 eror kak

@febbisenalestari Жыл бұрын

Pesan errornya apa kak?

@aryasita7478 Жыл бұрын

@@febbisenalestari ValueError Traceback (most recent call last) in () 1 from sklearn.preprocessing import StandardScaler 2 sc = StandardScaler() ----> 3 x_train = sc.fit_transform(x_train) 4 # scaler_train=sc.fit(x_train) 5 #x_train_sd=scaler_train.transform(x_train)

@NovanUbaidillah-o5q 4 ай бұрын

Ketika data set nya di runing muncul pesna error kenapa yah ka

@febbisenalestari 4 ай бұрын

@@NovanUbaidillah-o5q Pesan error yg muncul apa kak?

@aimeenatya 10 ай бұрын

kak, kalau dataku ngga kebaca sama colab gimana ya? padahal sudah upload

@febbisenalestari 10 ай бұрын

Upload langsung ke colab/github/google drive? Pastikan nama file & codingnya sesuai, misal file csv berarti pake read_csv, file xls pake read_excel, dll