朴素贝叶斯算法，主要用于对相互独立的属性的类变量的分类预测。（各个属性/特征之间完全没有关系，叫做相互独立，事实上这很难存在，但是这个方法依然比较有效。）
大学的概率论里一般都学过这个贝叶斯定理，简单阐述如下：
若事件 ， ，…构成一个事件且都有正概率，则对任意一个事件Y，有如下公式成立：则有
如果X表示特征/属性，Y表示类变量，如果类变量和属性之间的关系不确定，那么X和Y可以视作随机变量，则 为Y的后验概率， 为Y的先验概率。
以图为例：
我们需要根据身高、体重、鞋码判断是男是女，则Y就是性别，X就是（身高、体重、鞋码）这一组特征。如果我们要先算是男的概率，则先验概率就是 ，而后验概率则是我们未来将要输入的一组特征已知的情况下，Y=男的概率（要预测的分类的概率），这样的话，根据贝叶斯定理，我们就可以用 来求出 ，这就是贝叶斯定理在预测中的应用。
假设Y变量取y值时概率为P(Y=y)，X中的各个特征相互独立，则有公式如下：
其中每个特征集X包含d个特征。
根据公式，对比上面的图来说，如果性别是男的时候，身高是高，体重是重，鞋码为大的概率就等于
有了这个公式，结合之前的贝叶斯公式，就能得到给定一组特征值的情况下， 这组特征属于什么样的类别的概率公式：
其中的X代表一组特征， 代表一组中的一个。
对于所有的Y来说，P(X)时固定的，因此只要找出使分子 最大的类别就可以判断预测的类别了。
的概率分为两种情况来区别，一种是对分类特征的概率确定，一种是连续特征的概率确定。
接下来借用《数据挖掘导论》上的例子来说明概率确定的方式。
对于分类的特征，可以首先找到训练集中为y值的个数，然后根据不同的特征类型占这些个数中的比例作为分类特征的概率。
例如上表中求不拖欠贷款的情况下，有房的人数就是 ，不拖欠贷款的有7个，其中有房的是3个。以此类推可以求出婚姻状况的条件概率。
年收入是连续特征，需要区分对待。
根据上述算法，如果要求没有拖欠贷款情况下，年收入是120K的概率，就是
如果要预测测试记录 X =（有房=否，婚姻状况=已婚，年收入=120K）这个样本是否可能拖欠贷款，则需要计算两个概率： 和
则有：
由于 是不变的（对于Y=是和Y=否），则只考虑上面的分子即可，那么抛开P(X)不看，则有：
其中7/10就是P(Y=否)，α是P(X)
同理可得P(Y=是|X) = 1 * 0 * 1.2e-1 = 0.
这样一比较，那么分类就是否。
看这个例子中，如果有一个特征的条件概率是0，那么整体的概率就是0，从而后验概率也一定是0，那么如果训练集样本太少，这种方法就不是很准确了。
如果当训练集样本个数比特征还少的时候，就无法分类某些测试集了，因此引入 m估计(m-estimate) 来估计条件概率，公式如下：
其中，n是类 中的样本总数， 是类 中取 的样本数， 是称为等价样本大小的参数， 是用户指定的参数，p可以看作在类 中观察特征值 的先验概率。等价样本大小决定先验概率 和观测概率 之间的平衡。
引入m估计的根本原因是样本数量过小。所以为了避免此问题，最好的方法是等效的扩大样本的数量，即在为观察样本添加m个等效的样本，所以要在该类别中增加的等效的类别的数量就是等效样本数m乘以先验估计p。
在之前的例子中，设m=3,p=1/3（m可以设置为特征数量，p则是倒数）。则：
从而可以重新计算 。从而解决了某个条件概率为0的问题。
面对相互独立的特征比较适用，如果有相关的特征，则会降低其性能。