Laplacian Correction (atau Laplace Estimator) adalah
11:39 PM
Edit
Laplacian Correction (atau Laplace Estimator) adalah suatu cara untuk menangani nilai probabilitas 0 (nol). Dari sekian banyak data di training set, pada setiap perhitungan datanya ditambah 1 (satu) dan tidak akan membuat perbedaan yang berarti pada estimasi probabilitas sehingga bisa menghindari kasus nilai probabilitas 0 (nol).
Sebagai contoh, asumsikan ada class buy=yes di suatu training set, memiliki 1000 (seribu ) sampel, ada 0 (nol) sampel dengan income=low, 990 sampel dengan income=medium, dan 10 sampel dengan income=high. Probabilitas dari kejadian ini tanpa Laplacian Correction adalah 0, 0.990 (dari 990/1000), dan 0.010 (dari 10/1000). Menggunakan Laplacian Correction dari tiga sampel diatas, diasumsikan ada 1 sampel lagi untuk masing – masing nilai income. Dengan cara ini, didapatkanlah probabilitas sebagai berikut (dibulatkan menjadi 3 angka dibelakang koma):
Probabilitas yang “dibenarkan” hasilnya tidak berbeda jauh dengan hasil probabilitas sebelumnya sehingga nilai probabilitas 0 (nol) dapat dihindari (Leung, 2007).
Sebagai contoh, asumsikan ada class buy=yes di suatu training set, memiliki 1000 (seribu ) sampel, ada 0 (nol) sampel dengan income=low, 990 sampel dengan income=medium, dan 10 sampel dengan income=high. Probabilitas dari kejadian ini tanpa Laplacian Correction adalah 0, 0.990 (dari 990/1000), dan 0.010 (dari 10/1000). Menggunakan Laplacian Correction dari tiga sampel diatas, diasumsikan ada 1 sampel lagi untuk masing – masing nilai income. Dengan cara ini, didapatkanlah probabilitas sebagai berikut (dibulatkan menjadi 3 angka dibelakang koma):
 |
Laplacian Correction |
Probabilitas yang “dibenarkan” hasilnya tidak berbeda jauh dengan hasil probabilitas sebelumnya sehingga nilai probabilitas 0 (nol) dapat dihindari (Leung, 2007).