Преимущества метода Байеса в сравнении с другими методами статистического анализа данных:

• Гибкость. 2 Метод подходит для различных задач классификации, таких как классификация текстов, анализ тональности или классификация изображений. 3
• Высокая точность. 3 Алгоритм Байеса может достичь высокой точности классификации, особенно в задачах с большим количеством параметров. 3
• Хорошая обработка шума. 3 Метод Байеса может удалять шумы в данных, тем самым улучшая производительность. 3

Недостатки метода Байеса:

• Необходимость предположения независимости. 3 Алгоритм Байеса работает лучше, когда все признаки независимы друг от друга. 3
• Затратность вычислений. 3 Метод Байеса может быть затратным в вычислительном плане, особенно когда имеется большое количество параметров. 3
• Ограничения в применении. 3 Алгоритм Байеса может неправильно работать, если данных слишком мало или признаки сильно коррелированы. 3