Наивный байесовский классификатор может работать эффективно, несмотря на свои упрощённые предположения, благодаря следующим факторам:

• Простота в реализации и интерпретации. 4 Практически не требуется настройка параметров. 4
• Высокая скорость работы и точность прогнозов во многих ситуациях. 4 Алгоритм особенно полезен в ситуациях, когда необходимо быстро обработать большие объёмы данных и получить точные результаты. 3
• Относительная устойчивость к шуму и выбросам. 4 Это связано с тем, что классификатор основан на вероятностных распределениях и предположении о независимости признаков. 4

Однако предположение о независимости признаков часто не соответствует реальности, но на практике алгоритм всё равно показывает хорошие результаты. 3

Кроме того, во многих практических приложениях для оценки параметров для наивных байесовых моделей используют метод максимального правдоподобия. 5