1. Наивный байесовский классификатор предполагает, что функции независимы друг от друга.
  2. Наивный байесовский классификатор можно обучить быстрее по сравнению с другими алгоритмами классификации.
  3. Модель наивного байесовского классификатора может предсказывать быстрее по сравнению с другими алгоритмами классификации.
  4. Модель наивного байесовского классификатора может быть изменена с использованием новых обучающих данных без необходимости перестраивать модель.
  5. Модель наивного байесовского классификатора не предполагает оптимизации функции стоимости.
  6. Обучение наивному байесовскому классификатору не связано с эпохой.
  7. Модель наивного байесовского классификатора не предполагает решения матричного уравнения.
  8. Когда предположения о независимости характеристик выполняются, модель наивного байесовского классификатора работает лучше, чем другие классификаторы.
  9. Когда предположения о независимости функций выполняются, модели наивного байесовского классификатора требуется меньше обучающих данных.
  10. Модель наивного байесовского классификатора хорошо работает в случае категориальных входных переменных по сравнению с числовыми входными переменными.