В чем заключаются основные преимущества и недостатки наивного алгоритма Байеса?

Некоторые преимущества наивного алгоритма Байеса:

• Простота и эффективность. 2 Алгоритм прост в обучении и реализации, эффективен из-за низких вычислительных затрат. 2
• Быстрое обучение и прогнозирование. 2 Наивный Байес не требует большого количества обучающих данных и может быстро прогнозировать после обучения модели. 2
• Масштаб. 2 Алгоритм может обрабатывать многомерные наборы данных с большим количеством функций. 2
• Устойчивость к несущественным функциям. 2 Наивный Байес не чувствителен к несущественным функциям. 2
• Работа с небольшими обучающими наборами. 2 Алгоритм может обеспечить приемлемые результаты даже при ограниченных данных обучения. 2

Некоторые недостатки наивного алгоритма Байеса:

• Предположение о независимости. 15 Алгоритм предполагает, что все функции независимы друг от друга, что не всегда может быть верным на практике. 1
• Разреженность данных. 1 Алгоритм полагается на наличие достаточного количества обучающих примеров для каждого класса. 1 Если выборка данных слишком мала, оценки могут быть неточными, а классификация неэффективной. 1
• Чувствительность к несущественным функциям. 1 Наивный байесовский метод рассматривает все признаки одинаково, независимо от их значимости для задачи классификации. 1
• Неспособность обрабатывать непрерывные переменные. 1 Алгоритм предполагает, что все функции являются дискретными или категориальными и не может напрямую обрабатывать непрерывные переменные. 1
• Ограниченная выразительность. 1 Наивный байесовский алгоритм может моделировать только линейные границы решений, чего может быть недостаточно для более сложных задач классификации. 1
• Дисбаланс классов. 1 Алгоритм может работать хуже, когда распределение примеров по классам сильно несбалансировано. 1