一个日请求量极大的文本初审场景，延迟预算 5ms，团队考虑先用朴素贝叶斯做一版快速基线。上线后发现它输出的概率严重偏向 0 和 1，下游直接把这个值当置信度做阈值决策。你怎么判断朴素贝叶斯在这个场景是否可用、怎么修这个概率？并解释为什么它的排序往往还行但概率很差。
面试官在考什么
考察对朴素贝叶斯条件独立假设与概率校准的理解，以及在极端性能约束下对模型可用性与可解释性的取舍判断。
回答框架 · 前两步
- 条件独立假设在文本中通常不成立（词强相关），导致概率被系统性推向两端、过度自信，但决策次序常被保留。
- 修正手段：拉普拉斯平滑、对数域计算避免下溢、Platt scaling 或 Isotonic 回归做概率校准、不把原始输出当置信度。
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延伸阅读
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