AODE
.. x n ) = P ( y , x i ) ∏ j = 1 n P ( x j ∣ y , x i ) . {\displaystyle P(y,x_{1},\ldots x_{n})=P(y,x_{i})\prod _{j=1}^{n}P(x_{j}\mid y,x_{i}).}
この式は、単純ベイズ分類器の条件付き独立の仮定を緩和した、1 つの One Dependence Estimator (ODE) の定義を与えている(ODE は、条件とするxiの個数、すなわち、変数の個数分、存在する)。したがって、それぞれの ODE は、単純ベイズ分類器に比べて、バイアスの小さな推定器となるはずである。しかしながら、分類器を構成する各確率の条件となる変数の個数が、単純ベイズ分類器では 1 つであるのに対して、ODE では 2 つとなるため、推定に利用できる訓練事例数が少なくなりがちである(訓練事例は 2 つの条件を満たさなければならない)。そのため、ODE はバリアンスが大きくなる傾向がある。そこで、AODE は、このような全ての ODE による推定結果を平均することによって、バリアンスを削減している。