Karakteristik utama dari pengklasifikasi Bayesian yang naif adalah ia mengasumsikan independensi bersyarat. Algoritma klasifikasi Naive Bayesian adalah pengklasifikasi probabilistik. Hal ini didasarkan pada model probabilitas yang menggabungkan asumsi independen yang kuat. Asumsi independen ini seringkali tidak berdampak pada kenyataan, oleh karena itu disebut Naif. Naive Bayesian dapat dilatih dalam lingkungan pembelajaran yang diawasi. Prinsip: Di sini, setiap pasangan atribut..

Penambangan Data Penerapan Teknik Pengambilan Sampel Minoritas Sintetis (SMOTe) untuk Kumpulan Data yang Tidak Seimbang Dalam Ilmu Data, kumpulan data yang tidak seimbang bukanlah hal yang mengejutkan. Jika kumpulan data yang ditujukan untuk masalah klasifikasi seperti Analisis Sentimen, Pencitraan Medis, atau masalah lain yang terkait dengan Analisis Prediktif Diskrit (misalnya-Prediksi Keterlambatan Penerbangan) memiliki jumlah kejadian (sampel atau titik data) yang tidak sama..