在文本分类问题中，你选择使用朴素贝叶斯分类器。你注意到一些词

在文本分类中使用朴素贝叶斯分类器时，如果某些词汇在大部分文档中都频繁出现（比如停用词或常见术语），那么它们会出现在很多类别的文档中，因此对类别的区分能力很弱。

影响：

1. 这些词汇的 P(词∣类别)P(词∣类别) 在各个类别中可能相近，使得它们在计算后验概率时贡献很小。

2. 但它们会稀释其他特征词对分类决策的影响，虽然朴素贝叶斯通过条件概率加权，但高频通用词汇仍然可能引入噪声。

3. 如果这类词很多，可能会降低模型性能，因为模型难以依赖真正有区分度的词汇。

所以，常见做法是移除停用词，或者在 TF-IDF 加权中降低此类高频词的权重。