① 优点
逻辑性简单
算法较为稳定。当数据呈现不同的特点时，朴素贝叶斯的分类性能不会有太大的差异。
当样本特征之间的关系相对比较独立时，朴素贝叶斯分类算法会有较好的效果。
② 缺点
特征的独立性在很多情况下是很难满足的，因为样本特征之间往往都存在着相互关联，如果在分类过程中出现这种问题，会导致分类的效果大大降低。
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① 优点
逻辑性简单
算法较为稳定。当数据呈现不同的特点时，朴素贝叶斯的分类性能不会有太大的差异。
当样本特征之间的关系相对比较独立时，朴素贝叶斯分类算法会有较好的效果。
② 缺点
特征的独立性在很多情况下是很难满足的，因为样本特征之间往往都存在着相互关联，如果在分类过程中出现这种问题，会导致分类的效果大大降低。
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