朴素贝叶斯的优缺点

朴素贝叶斯的主要优点有： 1）朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有稳定的分类效率。 2）对小规模的数据表现很好，能个处理多分类任务，适合增量式训练，尤其是数据量超出内存时，我们可以一批批的去增量训练。 3）对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，常用于文本分类。 朴素贝叶斯的主要缺点有： 1） 理论上，朴素贝叶斯模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为朴素贝叶斯模型假设

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