{"text": "### Human: Jelaskan proses Klasifikasi Bayes Naif.. ### Assistant: Naive Bayes adalah algoritma klasifikasi probabilistik berdasarkan teori Bayes dengan asumsi independensi antara fitur. Ini disebut \"naif\" karena mengasumsikan bahwa setiap variabel input independen dari semua variabel lainnya, yang mungkin tidak selalu terjadi dalam situasi kehidupan nyata. Berikut adalah langkah-langkah dasar yang terlibat dalam proses klasifikasi Bayes Naif: 1. Identifikasi fitur: Pilih fitur yang relevan yang digunakan untuk mewakili data atau masalah yang sedang dipecahkan. Fitur dapat, misalnya, kata-kata individu dari sebuah email atau karakteristik pasien medis. 2. Hitunglah kelas priori: Ini adalah probabilitas pertemuan kelas, dihitung dengan membagi jumlah sampel dari sebuah kelas email dengan jumlah total data. Jika kita memiliki dataset data yang besar, di mana kita tertarik untuk mengklasifikasikan mereka sebagai spam atau tidak, kita akan menghitung kemungkinan dan kemungkinan dari masalah yang sedang dipecahkan. Fitur ini dapat, misalnya, kata-kata individu dari kelas email atau karakteristik pasien medis. 2. Hitunglah kelas priori: Ini adalah probabilitas pertemuan kelas, yang dihitung dengan membagi jumlah sampel dari setiap kelas email dengan jumlah total dataset yang diberikan. Jika kita memiliki dataset data yang besar, maka kita akan menghitung kemungkinan dan kemungkinan dari setiap email yang diberikan. 3."}