支援包含遺漏值的資料集

Naive Bayes 僅針對條件式機率計算使用每個屬性的值，而假設類別的屬性有條件式獨立。因此，在模型建立和預測期間，會忽略每一個實例和每一個屬性的遺漏值。

更精確地說，針對每一個屬性、值和類別，當預測類別機率為 的條件式屬性值時，僅考量具有非遺漏值 的實例。

同樣地，在實例的預測期間計算此類機率的乘積時，如下列範例所示，會跳過對應於遺漏的 的因數。

對於沒有遺漏值的資料集，則行為保持不變。