Чем отличается работа наивного байесовского классификатора от других методов машинного обучения?

Работа наивного байесовского классификатора отличается от других методов машинного обучения тем, что он делает предположение о независимости признаков. 12 Это позволяет получать хорошие результаты, когда доступных данных не так много, а вычислительные ресурсы ограничены. 3

Некоторые другие отличия:

• Производительность. Наивный байесовский классификатор работает быстрее других методов и имеет лучшую производительность, чем у других простых алгоритмов, таких как логистическая регрессия. 1
• Тип данных. Он хорошо работает с категориальными признаками, в то время как другие методы, например нейронные сети, могут обучаться на большем количестве данных и сохранять сложные зависимости между признаками. 2
• Объём обучающих данных. Для оценки необходимых параметров наивному байесовскому классификатору требуется небольшой объём обучающих данных. 5