单选题（共1题，25.0分） 1.（25.0分）朴素贝叶斯分类器之所有称之为naive是因为A. 只能处理低维属性B. 用于判断是否是童话故事效果显著C. 假设属性之间相互独立，没有依赖关系D. 分类效果太low,太差

朴素贝叶斯分类器的“naive”（朴素）来源于其核心假设：所有特征（属性）之间相互独立，没有依赖关系。这一假设虽然在现实中可能不成立，但极大简化了计算过程，使其能够高效处理高维数据。理解这一假设是解答本题的关键。

选项分析

选项A：只能处理低维属性

错误。朴素贝叶斯在处理高维数据（如文本分类）时表现优异，其核心假设与数据维度无关，而是依赖于特征独立性假设。

选项B：用于判断是否是童话故事效果显著

错误。虽然贝叶斯分类器可应用于文本分类，但“童话故事”只是众多应用场景之一，且分类效果取决于数据特性，而非“naive”的原因。

选项C：假设属性之间相互独立，没有依赖关系

正确。朴素贝叶斯的核心假设是特征条件独立性，即在给定类别条件下，所有特征相互独立。这一假设使计算简化，但可能与实际数据分布矛盾，因此被称为“naive”。

选项D：分类效果太low，太差

错误。朴素贝叶斯在许多场景（如垃圾邮件检测）中表现良好，其效果与假设是否成立相关，而非算法本身“低效”。