在特征间存在高度相关性的情况下，朴素贝叶斯分类器会面临哪些具体问题？它又是通过哪些机制来缓解这些问题的？

回答思路

1. 【回答框架 1】朴素贝叶斯的核心是条件独立性假设，即给定类别时各特征相互独立。当特征高度相关时，该假设被严重违背，导致概率估计不准确，分类性能下降。
2. 【回答框架 2】主要问题在于相关特征会重复计权，放大其影响，使得后验概率估计偏向具有冗余信息的特征，从而降低判别能力。例如，当两个特征完全相关时，其联合影响被计算两次，相当于过多强调了该信息。
3. 【回答框架 3】应对策略包括：特征选择，移除高度相关的冗余特征；特征提取，如PCA等降维方法消除相关性；模型调整，如使用半朴素贝叶斯或树增强型朴素贝叶斯，对部分依赖进行建模；或者在使用朴素贝叶斯前，先通过聚类或相关分析合并相关特征。
4. 【回答框架 4】实践中，也可采用加权朴素贝叶斯，为不同特征分配权重以平衡相关性影响。但需注意，这些缓解措施会增加模型复杂度，可能引入过拟合风险，需在模型简单性和精度之间权衡。
5. 【关键点 1】高度相关特征违背条件独立性假设，导致概率估计偏差。
6. 【关键点 2】冗余特征重复计权，过度影响后验概率。
7. 【关键点 3】解决手段：特征选择、PCA降维、半朴素贝叶斯、特征加权等。
8. 【易错点 1】不要期望通过增加训练数据完全消除相关性的影响，假设违背的本质问题依然存在。
9. 【易错点 2】简单移除特征可能丢失有效信息，需结合具体场景评估。
10. 【易错点 3】半朴素贝叶斯等扩展模型可能增加过拟合风险，需用交叉验证评估。