定为是苹果。尽管这些特征相互依赖或者有些特征由其他特征决定，然而单纯贝氏分类器认为这些属性在判定该水果是否为苹果的概率分布上独立的。对于某些类型的概率模型，在监督式学习的样本集中能获取得非常好的分类效果。在许多实际应用中，单纯贝氏模型参数估计使用最大似然估计方法；换而言之，在不用到贝叶斯概率或者任何贝叶斯模型的情况下，单纯贝氏模型也能奏效。尽管是带着这些朴素思想和过于简单化的假设，但单纯贝氏分类器在很多复杂的现实情形中仍能够取得相当好的效果。2004年，一篇分析贝叶斯分类器问题的文章揭示了单纯贝氏分