Існує три основні методи обробки безперервних змінних у наївних класифікаторах Байєса, а саме: звичайний метод (параметричний підхід), метод ядра (непараметричний підхід) і дискретизація.
Мультиноміальний наївний Байєс застосовний, коли вхідні дані є категоричними (на відміну від значень на безперервній шкалі).
Одне з головних обмежень наївного Байєса полягає в тому він чутливий до якості даних. Якщо дані шумні, неповні, незбалансовані або містять нерелевантні функції, наївний алгоритм Байєса може дати неточні або упереджені результати.
Мультиноміальний наївний байєсівський класифікатор (MultinomialNB): цей тип наївного байєсовського класифікатора припускає, що ознаки походять із мультиноміальних розподілів. Цей варіант корисний при використанні дискретних даних, наприклад підрахунки частоти, і його зазвичай застосовують у випадках використання обробки природної мови, як-от класифікація спаму.
Він походить від теорії ймовірностей Байєса і використовується для текстова класифікація, де ви тренуєте багатовимірні набори даних. Кілька найкращих прикладів наївного алгоритму Байєса – сентиментальний аналіз, класифікація нових статей і фільтрація спаму.
Алгоритми регресії добре підходять для роботи з безперервними даними. Вони можуть ефективно моделювати й аналізувати зв’язок між безперервними змінними, що робить їх цінним інструментом у машинному навчанні.