Как работает Naive Bayes и почему предположение о независимости признаков «наивное»?

Naive Bayes применяет теорему Байеса к классификации, наивно предполагая условную независимость признаков при заданном классе. На практике это часто неверно (слова в тексте коррелированы), но классификатор всё равно работает, потому что порядок вероятностей классов сохраняется. Варианты: Gaussian (непрерывные), Multinomial (счётчики токенов), Bernoulli (бинарные).