Некоторые недостатки наивного Байеса:

• Предположение о независимости. 15 Это может привести к снижению точности классификации, если признаки сильно зависят друг от друга. 1
• Разреженность данных. 1 Если выборка данных слишком мала, оценки могут быть неточными, а классификация неэффективной. 1
• Чувствительность к несущественным функциям. 1 Метод рассматривает все признаки одинаково, независимо от их значимости для задачи классификации. 1
• Неспособность обрабатывать непрерывные переменные. 1 Чтобы использовать наивный Байес с непрерывными переменными, данные должны быть дискретизированы, что может привести к потере информации и снижению точности классификации. 1
• Ограниченная выразительность. 1 Алгоритм может моделировать только линейные границы решений, чего может быть недостаточно для более сложных задач классификации. 1
• Дисбаланс классов. 1 Метод может работать хуже, когда распределение примеров по классам сильно несбалансировано. 1

Для улучшения наивного Байеса можно попробовать следующее:

• Удалить коррелированные объекты. 2 Высококоррелированные признаки учитываются в модели дважды, что приводит к переоценке важности этих признаков. 2 Чтобы обнаружить и устранить их, можно использовать корреляционную матрицу для сравнения пар признаков. 2
• Использовать весовые коэффициенты для различных групп признаков. 4 Это может повысить эффективность модели на больших наборах данных и расширить её возможности. 4