朴素贝叶斯分类器在处理连续型数据时通常假设特征服从高斯分布，但在实际应用中这一假设可能不成立，导致分类性能下降。针对这一问题，改进研究可以从多个角度展开。首先，可以采用核密度估计等非参数方法替代高斯假设，更灵活地拟合特征的真实分布。其次，可以研究特征离散化策略，将连续数据转换为离散区间，同时优化离散化过程中的信息损失问题。此外，引入特征选择或加权机制能够降低噪声特征的干扰，提升模型对关键特征的敏感性。另一种思路是结合集成学习方法，通过多个朴素贝叶斯分类器的组合来弥补单一模型的不足。这些改进方向都需要通过理论分析和实验验证来评估其在不同数据集上的适用性和效果提升程度。
