यह एक सरल धारणा पर काम करता है, जहां ऐट्रिब्यूट कन्डिशनली इन्डिपेन्डॅन्ट होते हैं जिसका अर्थ है कि ऐट्रिब्यूट के बीच कोई डिपेन्डेन्स रिलेशनशिप नहीं है| और, इसमें यदि यह सत्य है तो आप X के लाइक्लिहुड जब क्लास Ci दी गई हो एकल ऐट्रिब्यूट की सभी लाइक्लिहुड प्रोबेबिलिटी के प्रॉडक्ट के रूप में लिख सकते हैं क्योंकि ऐट्रिब्यूट इन्डिपेन्डॅन्ट हैं| तो, सभी प्रोबेबिलिटी डेंसिटी फंक्शन के लाइक्लिहुड फंक्शन को मल्टीडाइमेन्शन में प्रतिनिधित्व करने के बदले 1-D में परिभाषित किया जा सकता है यह नाइव बायेस क्लासिफायर की सादगी है।
மேலும், அது உண்மையாக இருந்தால், வகைப்பாடு Ci  கொடுக்கப்பட்ட Xi  ன் சாத்தியக்கூறுகளை தனிப்பட்ட பண்புக்கூறுகளின் அனைத்து நிகழ்தகவுகளின் விளைவாக  நீங்கள் எழுதலாம், ஏனெனில் பண்புக்கூறுகள் சுயாதீனமானவை. எனவே, நீங்கள்  எளிதாக நிகழ்தகவைக்  கணக்கிடுவதில்  இதுதான்  அனுகூலமாக இருக்கிறது. எனவே, நிகழ்தகவு அடர்த்தி செயல்பாட்டின் பல பரிமாண பிரதிநிதித்துவத்திற்கு பதிலாக அனைத்து நிகழ்தகவு செயல்பாடுகளையும் ஒரு பரிமாணத்தில் வரையறுக்கலாம், இது நைவ் பேய்ஸ் வகைப்படுத்தியின் எளிமை