Otherwise, if no matching model is available, and if accuracy (rather than speed or scalability) is the sole concern, conventional wisdom is that discriminative classifiers (especially SVM) tend to be more accurate than model-based classifiers such as "naive Bayes" on most practical data sets.
În caz contrar, dacă nu există un model compatibil și dacă singura preocupare este acuratețea (și nu viteza sau scalabilitatea), se știe că clasificatorii discriminatori (în special SVM) tind să fie mai exacți decât clasificatorii bazați pe model, cum ar fi „Bayes naiv” pe cele mai multe seturi de date din practică.