朴素贝叶斯算法对特征之间的相关性非常敏感,如果特征之间存在较强的相关性,其性能可能会下降。A. 对B. 错

关键知识点：朴素贝叶斯算法的核心假设是特征条件独立性，即在给定类别条件下，各个特征相互独立。
考查要点：理解算法假设与实际数据相关性之间的关系。
破题关键：明确即使特征存在相关性，朴素贝叶斯仍可通过概率计算保持较好的分类效果，因此对相关性不敏感。

朴素贝叶斯算法基于以下公式进行分类：
$P(C|F_1,F_2,\dots,F_n) = \frac{P(C) \prod_{i=1}^n P(F_i|C)}{P(F_1,F_2,\dots,F_n)}}$
其中，特征独立性假设简化了计算，即假设 $P(F_i,F_j|C) = P(F_i|C)P(F_j|C)$。

核心逻辑：

1. 假设与实际数据的关系：即使特征相关，算法仍通过独立性假设简化计算，但分类结果可能因相关性而调整概率权重。
2. 鲁棒性：实践表明，朴素贝叶斯对特征相关性具有较高的容忍度，性能通常不会因相关性显著下降。

因此，题目中“对相关性敏感”的说法错误。