It works on a simplified assumption, where attributes are conditionally independent which means that there is no dependence relationship between attributes. And, in that if it is true then you can write the likelihood of X given a class C i as the product of all likelihood probabilities of individual attributes because, attributes are independent.
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।