Некоторые преимущества использования байесовских методов для классификации данных:

• Простота и скорость обучения. 5 Алгоритм легко реализовать, и он быстро обучается даже на больших объёмах данных. 5
• Хорошие результаты на текстовых данных. 5 Байесовский классификатор часто показывает отличные результаты при работе с текстовыми данными, такими как классификация документов и анализ тональности. 5
• Не требует большого объёма данных для обучения. 5 Алгоритм может показывать хорошие результаты даже на небольших объёмах данных, что делает его удобным для начальных экспериментов. 5
• Устойчивость к несущественным функциям. 2 Байесовский классификатор не чувствителен к несущественным функциям. 2
• Возможность оценить априорные вероятности принадлежности объекта каждому из классов. 3 Эта информация используется во многих приложениях для оценки рисков. 3
• Удобство использования в качестве эталона при тестировании алгоритмов классификации на модельных данных. 3