Laplace tekislashining qo'llanilishi Naïve Bayesning turli xil ma'lumotlar to'plamidagi ishlashiga turli xil ta'sir ko'rsatishi mumkin. Nazariy nuqtai nazardan: Laplace tekislash Naïve Bayes tasnifining umumiy aniqligini, mashg'ulotlar ma'lumotlaridagi kamdan-kam yoki ko'rinmagan hodisalarning ta'sirini kamaytirish orqali yaxshilashi mumkin. Ko'p sonli mashg'ulotlar va yaxshi taqsimlangan xususiyatlar bo'lgan ma'lumotlar to'plamlarida Laplace tekislash kerak bo'lmasligi mumkin, chunki model ehtimolliklarni u holda aniq baholashi mumkin. Biroq, muvozanatsiz sinflar yoki xususiyatlar bo'lgan kichikroq ma'lumotlar to'plamlarida Laplace tekislash modeliga ba'zi hodisalarga nol ehtimolliklarni belgilash va yomon
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence