朴素贝叶斯适合特征之间相互独立的情况，即每个特征对于分类的影响是独立的。这种情况在文本分类、垃圾邮件过滤等领域中比较常见。因为朴素贝叶斯算法假设特征之间相互独立，所以可以通过简单的概率计算来得到分类结果，具有较高的效率和准确性。