w klasyfikacji bayesowskiej wymagane wyniki, np. rozpoznawania, muszą się wzajemnie wykluczać, a w wielu problemach mogą występować wyniki podobne (np. w diagnostyce pacjent może mieć jednocześnie wiele chorób). Innym założeniem (nie wymaganym przez twierdzenie Bayesa, lecz wymaganym ogólnie w praktyce) jest wymóg niezależności cech (parametrów) danego problemu. W bardzo wielu dziedzinach zastosowań cechy problemu nie są niezależne i przy tym założeniu mogą niewłaściwie wpływać na skuteczność systemu. Inną wadą większości bayesowskich i innych systemów statystycznych jest to, że przed zastosowaniem systemu musimy mieć wszystkie istotne informacje o danym przypadku. Nie jest to zawsze realne, np. w problemach diagnostycznych, gdzie może zaistnieć