朴素贝叶斯对缺失数据不敏感所需要估计的参数也比较少
。这是因为朴素贝叶斯算法假设各个特征之间相互独立，因此只需要估计每个特征的概率分布即可，而不需要考虑特征之间的相关性。对于缺失数据，朴素贝叶斯算法会将缺失特征的概率视为未知，即不参与概率计算，因此不会对分类结果产生影响。但是，在实际应用中，如果缺失数据过多，可能会影响模型的准确性。
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