UAS Data Mining Kelompok 5 UMSIDA

 

Naive Bayes Menggunakan Phyton

Naive Bayes

Naïve Bayes merupakan sebuah metoda klasifikasi yang berakar pada teorema Bayes. Metode pengklasifikasian dg menggunakan metode probabilitas dan statistik yang dikemukakan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes , yaitu memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya sehingga dikenal sebagai Teorema Bayes . Ciri utama dari Naïve Bayes adalah asumsi yang sangat kuat akan independensi dari masing-masing kondisi / kejadian.

Phython    

Python adalah bahasa pemrograman tujuan umum yang ditafsirkan, tingkat tinggi. Dibuat oleh Guido van Rossum dan pertama kali dirilis pada tahun 1991, filosofi desain Python menekankan keterbacaan kode dengan penggunaan spasi putih yang signifikan. Konstruksi bahasanya dan pendekatan berorientasi objek bertujuan untuk membantu pemrogram menulis kode yang jelas dan logis untuk proyek skala kecil dan besar.

Soal

Sebuah perusahaan mobil memiliki rencana untuk memasuki pasar baru dengan produk yang sudah ada (P1, P2, P3, P4 dan P5). Setelah riset pasar yang intensif, mereka menyimpulkan bahwa perilaku pasar baru serupa dengan pasar mereka yang sudah ada.Di pasar mereka yang ada, tim penjualan telah mengklasifikasikan semua pelanggan menjadi 4 segmen (A, B, C, D). Kemudian, mereka melakukan penjangkauan dan komunikasi tersegmentasi untuk segmen pelanggan yang berbeda. Strategi ini telah bekerja dengan sangat baik untuk mereka. Mereka berencana untuk menggunakan strategi yang sama di pasar baru dan telah mengidentifikasi 2.627 pelanggan potensial baru. Anda diminta untuk membantu manajer memprediksi kelompok pelanggan baru yang tepat.

Gen der	Ever_ Married	Age	Gradu ated	Profes sion	Work_ Experi ence	Spending_ Score	Family_ Size	Segment ation
Male	No	22	No	Healthcare	1	Low	4	D
Female	Yes	67	Yes	Engineer	1	Low	1	B
Male	Yes	67	Yes	Lawyer	0	High	2	B
Male	Yes	56	No	Artist	0	Average	2	C
Male	No	32	Yes	Healthcare	1	Low	3	C
Female	No	33	Yes	Healthcare	1	Low	3	D
Female	Yes	61	Yes	Engineer	0	Low	3	D
Female	Yes	55	Yes	Artist	1	Average	4	C
Female	No	26	Yes	Engineer	1	Low	3	A
Male	No	19	No	Healthcare	4	Low	4	D
Female	Yes	58	No	Doctor	0	Low	1	B
Female	No	41	No	Healthcare	1	Low	2	C
Female	No	32	No	Homemaker	9	Low	5	D
Male	No	31	No	Healthcare	1	Low	6	B
Male	Yes	58	Yes	Entertainment	1	Average	4	B
Female	Yes	79	Yes	Artist	0	High	1	C
Male	Yes	49	Yes	Homemaker	12	Low	1	A
Female	No	18	No	Healthcare	3	Low	4	D
Male	Yes	33	Yes	Artist	13	Low	2	A
Female	No	36	Yes	Artist	5	Low	2	B
Male	Yes	56	No	Artist	1	Average	3	C
Male	No	31	No	Healthcare	9	Low	8	A
Male	Yes	49	Yes	Artist	1	Average	3	C
Male	No	35	Yes	Artist	0	Low	1	B
Female	No	35	No	Artist	5	Low	4	C
Female	Yes	45	Yes	Artist	0	Low	3	C
Female	Yes	42	No	Doctor	1	Low	2	A
Male	No	19	No	Healthcare	1	Low	3	D
Male	No	26	No	Homemaker	9	Low		D
Female	Yes	83	No	Lawyer	1	High	2	D

Untuk variabel umur memiliki ketegori

Age

17-25 : Remaja Akhir

25-35 : Dewasa Awal

36-45 : Dewasa Akhir

46-55 : Lansia Awal

56-65 : Lansia Akhir

 

Berdasarkan data di atas tentukan segmentasi dari data di bawah ini

Female

No

27

Yes

Healthcare

3

Low

4

?????

Disini kami akan menjelaskan naïve bayes menggunakan python dengan software google collab.

Pertama kita upload file data set yang berformat excel ke dalam google collab.

 Selanjutnya kita import package numpy dan pandas untuk dapat menjalan sebuah data.

 Kemudian data tersebut kita baca menggunakan program di bawah ini.

Misal data.head(20) maka akan tampil data sebanyak 20 (tergantung data yang ada).

 Selanjutnya kita menggunakan prepocessing untuk import labelencoder,s jadi labelencoder merubah bentuk menjadi angka.

Setelah data diubah kita tampilkan kembali lagi data kita menggunakan type info()

 Jika sudah menjadi intiger maka kita akan memisahkan antara data dependence dan independence untuk data dependence sendiri yaitu data segmentation.

Hasil dari data x

 Berikutnya hasil dari data y

 Selanjutnya kita upload data test, nah disini data test yg ada di soal hanya 1 maka ketika kita read datanya hanya 1

Ketika data segment tadi sudah di drop/dipisahkan maka dapat dilihat data yang bagian segment sudah dipisahkan

 

Setelah itu data yg sudah dipisah tadi, kita panggil di variabel y_test/ke data test, nah disini kita belum tau segmentationnya apa

Setelah itu kita import sklearn dan gaussiannb maka prediksi naïve bayesnya pada segmentationnya adalah A

Anggota Kelompok :

1.Wirawan Pratama (181080200169)

2.Maulana Brian Sebastian (181080200160)

3.Tri Mulyani (181080200159)

4. Maudina Fatika Ningsih (181080200191)

5. Muhammad Dandy Rifansyah (181080200146)

6. Rizky Septia Putra (181080200181)