Naive Bayes classifier adalah algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi data. Berikut adalah beberapa konsep penting yang terkait dengan Naive Bayes classifier:

• Bayes’ Theorem: Naive Bayes classifier didasarkan pada teorema Bayes, yang digunakan untuk menghitung probabilitas kondisional. Teorema Bayes menyatakan bahwa probabilitas suatu hipotesis atau kelas tertentu, diberikan data yang diamati, dapat dihitung dari probabilitas data yang diamati, diberikan hipotesis atau kelas tertentu.
• Probabilitas kondisional: Probabilitas kondisional adalah probabilitas suatu kejadian terjadi, diberikan kejadian lain telah terjadi. Dalam Naive Bayes classifier, probabilitas kondisional digunakan untuk menghitung probabilitas suatu kelas, diberikan nilai fitur dari data.
• Fitur: Fitur adalah variabel yang digunakan untuk menggambarkan data. Dalam Naive Bayes classifier, fitur digunakan untuk memprediksi kelas dari data.
• Kelas: Kelas adalah label atau kategori yang diberikan pada data. Dalam Naive Bayes classifier, kelas digunakan untuk memprediksi label atau kategori dari data.
• Naive Bayes Assumption: Naive Bayes classifier mengasumsikan bahwa semua fitur dalam data adalah independen satu sama lain. Meskipun asumsi ini sering kali tidak benar dalam dunia nyata, Naive Bayes classifier tetap efektif dalam banyak kasus.