朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理的分类算法，其名称中的“朴素”一词来源于算法中一个重要的假设：特征条件独立性。具体来说，朴素贝叶斯算法假设在已知类别的条件下，各个特征（属性）之间是相互独立的。这意味着一个特征的存在或值不会影响其他特征的存在或值，并且每个特征对分类结果的贡献是平等的。
这个假设虽然在现实世界中往往不成立，因为特征之间常常存在某种程度的依赖关系，但朴素贝叶斯算法依然能够取得良好的分类效果。这是因为现实世界中相关度较小的事物比较常见，而朴素贝叶斯算法正是利用了这一点。
由于这个简化的假设，朴素贝叶斯算法的计算过程被大大简化，它不需要计算复杂的联合概率分布，只需要计算每个类别的先验概率以及给定特征的条件概率，然后通过贝叶斯定理计算后验概率。这种简化使得朴素贝叶斯算法在处理大规模数据集时具有较高的效率和准确性，因而成为一种经典的机器学习算法，广泛应用于文本分类、垃圾邮件检测等领域