В чём преимущества и недостатки метода наивного байеса для классификации текстов?

Преимущества метода наивного Байеса для классификации текстов:

• Простота и эффективность. www.guru99.com Алгоритм прост в обучении и реализации, имеет низкие вычислительные затраты. www.guru99.com
• Быстрое обучение и прогнозирование. www.guru99.com Наивный Байес не требует большого количества обучающих данных и может быстро прогнозировать, как только модель будет обучена. www.guru99.com
• Масштаб. www.guru99.com Метод может обрабатывать многомерные наборы данных с большим количеством функций. www.guru99.com
• Устойчивость к несущественным функциям. www.guru99.com Алгоритм не чувствителен к несущественным функциям. www.guru99.com
• Хорошо работает с небольшими обучающими наборами. www.guru99.com Метод может обеспечить приемлемые результаты даже при ограниченных данных обучения. www.guru99.com

Недостатки метода наивного Байеса для классификации текстов:

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