1. 对特征独立性的强假设
朴素贝叶斯分类器假设各个特征之间相互独立，即给定类别的情况下，特征之间的条件概率是相互独立的。然而，在实际数据中，很多特征之间可能存在一定的相关性或依赖关系，这与朴素贝叶斯的假设相违背。因此，在面对存在较强相关性的特征时，朴素贝叶斯分类器的性能可能会受到影响，导致分类结果偏离真实情况。
2. 处理连续型特征的限制
朴素贝叶斯分类器通常假设特征是离散型的，对于连续型特征的处理有一定的限制。在实际应用中，如果数据集中包含连续型特征，需要将其离散化或者采用一些特殊的处理方法，以适应朴素贝叶斯分类器的要求。然而，这种处理可能会丢失一些信息，影响模型的性能。
3. 对数据分布的敏感性
朴素贝叶斯分类器对数据的分布做了较强的假设，例如多项式朴素贝叶斯假设特征的分布为多项式分布，高斯朴素贝叶斯假设特征的分布为高斯分布等。然而，在实际应用中，数据的分布往往是复杂和多样的，不同于朴素贝叶斯所假设的简单分布。因此，当数据的真实分布与朴素贝叶斯分类器的假设不匹配时，其分类性能可能会受到影响。
4. 处理缺失值的困难
朴素贝叶斯分类器在处理缺失值时存在一定的困难。由于朴素贝叶斯分类器对特征之间的独立性做了假设，因此不能直接使用其他特征的信息来填补缺失值。常见的处理方法包括删除含有缺失值的样本、使用特殊值替换缺失值等，但这些方法可能会引入额外的偏差，影响模型的性能。
5. 需要充分的训练样本
朴素贝叶斯分类器需要充分的训练样本来准确估计各个类别的先验概率和特征的条件概率。当训练样本数量较少时，由于统计量不足，可能会导致概率估计不准确，影响模型的性能。因此，在应用朴素贝叶斯分类器时，需要确保训练样本的充分性，以获得更准确的概率估计结果。
6. 处理类别不平衡的困难
朴素贝叶斯分类器在处理类别不平衡的数据时存在一定的困难。由于朴素贝叶斯分类器基于概率模型，对不同类别的样本数量敏感，当不同类别的样本数量差异较大时，可能会导致模型对少数类别的预测效果较差。因此，在处理类别不平衡的数据时，需要采取一些特殊的处理方法，以提高模型的性能。
