В каких ситуациях байесовский классификатор показывает наилучшие результаты?

Байесовский классификатор показывает хорошие результаты в разных ситуациях, например:

• Когда необходимо быстро обработать большие объёмы данных и получить точные результаты. sky.pro Например, в задачах фильтрации спама байесовский классификатор может анализировать тысячи писем в секунду, определяя, какие из них являются спамом, а какие — нет. sky.pro
• В ситуациях, когда разных атрибутов очень много. logic.pdmi.ras.ru Например, в классификации текстов. logic.pdmi.ras.ru
• В задачах, где важна быстрота изменения модели по мере добавления новых данных. cyberleninka.ru Пример такой задачи — классификация IP-пакетов при реализации систем обнаружения сетевых вторжений. cyberleninka.ru

Однако у байесовского классификатора есть и недостатки: он может неправильно работать, если данных слишком мало или признаки сильно коррелированы. habr.com Также алгоритм работает лучше, когда все признаки независимы друг от друга. habr.com