设，但单纯贝氏分类器在很多复杂的现实情形中仍能够取得相当好的效果。2004年，一篇分析贝叶斯分类器问题的文章揭示了单纯贝氏分类器取得看上去不可思议的分类效果的若干理论上的原因。 尽管如此，2006年有一篇文章详细比较了各种分类方法，发现更新的方法（如和随机森林）的性能超过了贝叶斯分类器。单纯贝氏分类器的一个优势在于只需要根据少量的训练数据估计出必要的参数（变量的均值和方差）。由于变量独立假设，只需要估计各个变量的方法，而不需要确定整个协方差矩阵。
单纯贝氏概率模型.理论上，概率