或其他（如垃圾邮件、合法性、体育或政治等等）的问题。通过适当的预处理，它可以与这个领域更先进的方法（包括支持向量机）相竞争。 它在自动医疗诊断中也有应用。单纯贝氏分类器是高度可扩展的，因此需要数量与学习问题中的变量（特征/预测器）成线性关系的参数。最大似然训练可以通过评估一个封闭形式的表达式来完成， 只需花费线性时间，而不需要其他很多类型的分类器所使用的费时的迭代逼近。在统计学和计算机科学文献中，单纯贝氏模型有各种名称，包括简单贝叶斯和独立贝叶斯。 所有这些名称都参考了贝叶斯定理在该分类器的决策规则