有哪些情况下半朴素贝叶斯的表现可能会优于标准朴素贝叶斯？

半朴素贝叶斯（Semi-Naive Bayes）模型相对于标准朴素贝叶斯（Naive Bayes）模型，其表现可能更优的情况包括：

1. 数据存在关联性但并非完全独立：朴素贝叶斯假设特征之间相互独立，但在实际数据中，特征间可能存在一定的相关性。半朴素贝叶斯允许一定程度的条件依赖，这使得它能更好地处理这些非独立性，从而提高预测准确性。

2. 非高斯分布的数据：如果特征的数据分布不是正态的，朴素贝叶斯基于高斯假设可能失效。而半朴素贝叶斯可以使用其他概率分布（如伯努利、多项式或对数几率），在处理非正态数据时可能效果更好。

3. 大规模数据和计算效率：半朴素贝叶斯有时可以通过数据的局部估计来处理大规模数据集，这在某些场景下可以减少计算复杂度，提高模型训练和预测速度。

4. 过拟合和噪声处理：当数据存在噪声或过拟合现象时，半朴素贝叶斯的“半朴素”特性可以帮助模型更好地平衡泛化能力。