Преимущества метода наивного Байеса для классификации текстов:

• Простота и эффективность. 2 Алгоритм прост в обучении и реализации, имеет низкие вычислительные затраты. 2
• Быстрое обучение и прогнозирование. 2 Наивный Байес не требует большого количества обучающих данных и может быстро прогнозировать, как только модель будет обучена. 2
• Масштаб. 2 Метод может обрабатывать многомерные наборы данных с большим количеством функций. 2
• Устойчивость к несущественным функциям. 2 Алгоритм не чувствителен к несущественным функциям. 2
• Хорошо работает с небольшими обучающими наборами. 2 Метод может обеспечить приемлемые результаты даже при ограниченных данных обучения. 2

Недостатки метода наивного Байеса для классификации текстов:

• Проблема нулевой частоты. 15 Если переменная имеет категорию, которая не наблюдалась в обучающем наборе данных, то модель присвоит 0 (нулевую) вероятность и не сможет сделать предсказание. 1
• Ограничение предположением о независимости признаков. 1 Однако в реальных задачах полностью независимые признаки встречаются крайне редко. 1