Pamakéan Laplace smoothing bisa boga pangaruh béda dina kinerja naïve Bayes dina rupa-rupa sét data. Tapi, dina sét data leutik jeung kelas atawa fitur anu teu saimbang, Laplace smoothing bisa mantuan pikeun nyegah model ti assigning probability nol ka acara nu tangtu jeung ngahasilkeun kinerja goréng. Ti sudut pandang praktis: Dina tugas klasifikasi téks, Laplace smoothing mindeng dipaké pikeun nanganan kecap nu muncul dina tés tapi teu overfilling data dina tés data. Dina tugas data analisis, data nu ngandung pangaruh kinerja jeung kinerja naïve bisa ngaronjatkeun kinerja jeung kinerja, tapi aya sababaraha hal nu bisa mantuan pikeun ngaronjatkeun kinerja jeung kinerja, tapi aya ogé sababaraha hal nu bisa ditémbongkeun yén dina sababaraha studi jeung analisis, naïve bisa ngaronjatkeun kinerja jeung kinerja, tapi dina sababaraha kasus, aya ogé sababaraha faktor nu bisa ngaronjatkeun kinerja jeung kinerja, tapi
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence