AODE
単純ベイズ分類器と同様に、AODE はモデル選択を行わないため、バリアンスが小さい。また、新しい事例が追加された場合に、その情報を反映して分類器を更新することも可能である。
AODE の学習時間の時間計算量は O ( l n 2 ) {\displaystyle O(ln^{2})} であり、分類時間の時間計算量は O ( k n 2 ) {\displaystyle O(kn^{2})} である。ここで、n は特徴変数の個数であり、l は訓練事例数であり、k はクラスの個数である。高次元のデータへ適用した場合には実行不可能になるという制限はあるものの、訓練事例数に対して線形のオーダーであり、大量の訓練事例を効率的に処理することが可能である。