Jawaban:

Penjelasan:

Untuk mengimplementasikan algoritma Naive Bayes dengan dataset komputer, pertama-tama kita perlu menyiapkan datasetnya terlebih dahulu. Dataset tersebut harus memuat informasi tentang komputer-komputer yang ingin kita klasifikasikan, termasuk fitur-fitur atau karakteristik komputer tersebut.

Setelah dataset siap, langkah selanjutnya adalah mengimpor library scikit-learn yang akan digunakan untuk menjalankan algoritma Naive Bayes. Kita dapat mengimpor library tersebut dengan menggunakan perintah berikut:

import sklearn

Selanjutnya, kita perlu memisahkan dataset menjadi data latih dan data uji. Data latih akan digunakan untuk melatih algoritma Naive Bayes agar bisa memprediksi kelas komputer dengan benar, sedangkan data uji akan digunakan untuk menguji kemampuan algoritma tersebut dalam memprediksi kelas komputer. Kita dapat memisahkan dataset menjadi data latih dan data uji dengan menggunakan perintah berikut:

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

Dimana X adalah fitur-fitur dari komputer dalam dataset, dan y adalah kelas komputer yang ingin diprediksi.

Setelah data latih dan data uji siap, langkah selanjutnya adalah menginisialisasi algoritma Naive Bayes dan melatihnya dengan data latih. Kita dapat menggunakan perintah berikut untuk menginisialisasi dan melatih algoritma Naive Bayes:

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

clf = GaussianNB()

clf.fit(X_train, y_train)

Selanjutnya, Kita dapat menggunakan algoritma Naive Bayes yang telah dilatih untuk memprediksi kelas komputer dari data uji. Kita dapat menggunakan perintah berikut untuk memprediksi kelas komputer menggunakan algoritma Naive Bayes:

y_pred = clf.predict(X_test)

Setelah memprediksi kelas komputer dari data uji, Kita dapat mengevaluasi kemampuan algoritma Naive Bayes dalam memprediksi kelas komputer dengan menghitung akurasi atau persentase ket