Modele tej formy są łatwiejsze do zrealizowania, gdy rozłoży się je na czynniki zwane klasą „prior” i niezależny rozkład prawdopodobieństwa Jeśli są klasy i jeśli model dla może być wyrażony przez parametr wtedy odpowiadający naiwny model Bayesa ma parametrów. W praktyce często (klasyfikacja binarna) i (zmienna Bernouliego jako cecha), wtedy całkowita liczba parametrów naiwnego modelu Bayesa to gdzie jest liczbą binarnych użytych cech.
Estymacja parametru W przypadku uczenia z nadzorem, chcemy ocenić parametry probabilistycznego modelu. Z powodu założenia niezależnych cech, wystarczy ocenić klasę poprzednią i zależną cechę modelu niezależnie, wykorzystując metodę maksimum prawdopodobieństwa a posteriori (MAP), wnioskowanie Bayesa lub inną parametryczną procedurę estymacji.
Konstrukcja klasyfikatora z modelu probabilistycznego Dotychczasowe omówienie problemu wyprowadziło model niezależnych cech, które są naiwnym probabilistycznym modelem Bayesa. Naiwny klasyfikator bayesowski łączy ten model z regułą decyzyjną. Jedna, ogólna reguła ma wydobyć hipotezę najbardziej prawdopodobną. Odpowiadający klasyfikator jest funkcją zdefiniowaną