朴素贝叶斯的训练/预测效率如何?快吗?感觉这方面的讨论不是很多。
它和其他主流方法(LR、RF、Xgb之类)比起来,速度有优势吗?
1个回答
总体上说朴素贝叶斯是很快的。
1. 训练的过程很快。因为训练朴素贝叶斯就是计算一些概率,并不需要矩阵计算或者迭代优化。朴素贝叶斯甚至比线性回归还快。
2. 预测的过程很快。预测的过程就是做一系列的乘法,这个速度应该是和线性模型等价的。
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补充一下,朴素贝叶斯占用的空间也不大,因为模型参数不多,这点是明显优于Random Forests和xgboost的