简单模型+好特征 > 复杂模型+烂特征

朴素贝叶斯的"朴素"假设（特征独立）几乎总是错的，但它在垃圾邮件过滤等任务上依然表现优异——因为它足够简单，不容易过拟合，且TF-IDF等好的特征工程已经把最有用的信息提炼出来了。这揭示了一条元规律：模型的天花板由特征决定，不由算法复杂度决定。