장점

단점

• 단순하고 빠르며 매우 효과적이다.

• 노이즈와 결측 데이터가 있어도 잘 수행한다.

• 훈련에 대한 상대적으로 적은 예제가 필요하지만 매우 많은 예제도 잘 수행한다.

• 예측에 대한 추정된 확률을 얻기 쉽다.

• 모든 속성은 동등하게 중요하고 독립적이라는 알려진 결함 가정에 의존한다.

• 수치 속성으로 구성된 많은 데이터셋에 대해 이상적이지 않다.

• 추정된 확률은 예측된 범주보다 덜 신뢰적이다.