朴素贝叶斯模型对缺失数据敏感

朴素贝叶斯模型对缺失数据敏感。当数据集中存在缺失值时，朴素贝叶斯模型可能会受到影响，产生错误的分类结果。这是因为朴素贝叶斯模型使用了条件概率计算，而且假设特征之间是独立的，如果某个特征的值缺失，就会影响到整个条件概率的计算，导致分类错误。因此，在使用朴素贝叶斯模型时，需要注意缺失值的处理问题，可以选择删除缺失值的样本，或者使用插补等方法来填充缺失值。