❓ Если признаки сильно коррелируют, как это влияет на Наивный Байес

Наивный Байес предполагает условную независимость признаков при заданном классе. При сильной корреляции между признаками это предположение нарушается, и модель может завышать или занижать оценки вероятностей, так как она фактически «считает» одинаковую информацию несколько раз. В результате вероятности могут быть переоценены, что снижает точность.

Тем не менее, на практике Наивный Байес часто работает достаточно устойчиво, если корреляции не слишком сильные и не искажают произведение вероятностей слишком сильно. Если известно, что признаки сильно связаны, лучше использовать более гибкие модели — например, логистическую регрессию или случайный лес. Также можно рассмотреть байесовские сети, которые позволяют явно моделировать зависимости между признаками.

Библиотека собеса по Data Science