Jabarkan Ngangunakeun Bayes' theorem, dituliskeun dari Klasifikasi naif Bayésian dalam bahasa sunda

Dina praktékna urang ngan museurkeun kana pembilang, pembagi heunteu gumantung kana  sarta nilai sipat  dibérékeun, mangka pembagi mangrupa konstanta.

Pembilang sarua jeung modél joint probability

nu bisa dituliskeun saperti di handap, ngagunakeun pamakéan pengulangan tina harti conditional probability:

jeung saterusna.  Kiwari asumsi "naive" kondisional bébas loba dipaké: anggap unggal sipat  mangrupa independent dina unggal sipat  keur .  Ieu hartina yen

sarta modél gabungan ditembongkeun ku

Ieu hartina yén dina kaayaan asumsi bébas di luhur, sebaran kondisional dina kelas variabel  bisa ditembongkeun saperti kieu:

nu mana  mangrupa faktor skala terikat ngan dina , contona, konstanta lamun nilai sipat variabel dipikanyaho.

modél dina bentuk ieu leuwih gamapang diurus, ti saprak ieu faktor disebut kelas prior  sarta sebaran probabiliti bébas .  Lamun di dinya kelas  classes sarta lamun modél keur  bisa digambarkeun dina watesan paraméter , mangka pakait jeung modél naive Bayes mibanda paraméter (k - 1) + n r k.  Dina prakték, salawasna  (klasifikasi biner) sarta  (Bernoulli variable salaku sipat) mangrupa hal umum, sarta jumlah wilangan paraméter tina modél naive Bayes nyaéta , nu mana  mangrupa wilangan sipat biner nu dipaké keur prediksi.