在使用朴素贝叶斯（Naive Bayes, NB）分类模型时，特征的独立性假设是关键假设之一。基于这个假设，我们可以分析特征重复对模型的影响。

### 分析

1. **特征重复的影响**：
- 在朴素贝叶斯中，每个特征都独立贡献于最终的概率估计。如果一个特征被重复，那么在计算类别概率的过程中，这个特征的信息被重复考虑。
- 重复的特征在数学上相当于增加了该特征权重，这可能加强其在决策中的作用。

2. **各选项分析**：
- **A: 这个被重复的特征在模型中的决定作用会被加强**
- **正确**。因重复特征被重复考虑，增加了其对预测的影响。

- **B: 模型效果相比无重复特征的情况下精确度会降低**
- **不一定正确**。重复特征可能导致效用下降或过拟合，特别是在数据量有限时。但是，有时候重复特征可能不会明显降低模型的精度，具体取决于该特征的重要性和数据集的复杂性。

- **C: 如果所有特征都被重复一遍，得到的模型预测结果相对于不重复的情况下的模型预测结果一样**
- **正确**。因为所有特征被同等重复，比例关系保持不变，最终的预测结果不受影响。

- **D: 当两列特征高度相关时，无法用两列特征相同时所得到的结论来分析问题**
- **不准确**。高度相关特征可能导致冗余，但并不意味着无法分析问题。朴素贝叶斯在假设特征独立的情况下仍能运作，只是其假设不再完全成立，可能影响模型性能。

### 总结

- 正确的答案为 **A 和 C**，在特征重复的情况下，重复特征会增加其权重，但如果所有特征都被重复一遍，模型的相对决策并不会变化。