您可能知道，这里的 naive 意味着“字段”是独立的。所以你的问题归结为相关是否意味着依赖。是的，它确实。看这里。

https://stats.stackexchange.com/questions/113417/does-non-zero-correlation-imply-dependence

因此，如果您的特征显示相关性，那么这将对幼稚的假设产生不利影响。尽管如此，朴素贝叶斯已被证明对这一假设具有鲁棒性。但是，如果您的模型仍然存在这种情况，您可以考虑使用 PCA 等方法将空间转换为独立的。

是的，它会影响朴素贝叶斯的性能。

它之所以被称为 Naive，是因为它假设特征之间是独立的，而在实践中这种情况很少见。然而，它被证明对此相当稳健，并且能够在现实世界的问题上表现良好。因此，具有相关性将违背朴素假设。

但是，相关性对于模型的性能而言不一定是坏事或好事。朴素贝叶斯中特征之间的相关性仅仅意味着如果一个特征“说”它是 A 类，那么其他特征通常会说同样的话。因此，如果你的相关特征碰巧是好的预测器，你的模型实际上会从中受益，如果它们碰巧是坏的预测器，你的模型会变得更糟。