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朴素贝叶斯分类器受训练数据集规模的限制，某些属性的取值在训练集中可能从未与某个类同时出现，这就可能导致属性条件概率为 0，此时直接使用朴素贝叶斯分类就会导致错误的结论。
还是以贷款申请为例，如果在训练集中没有样本同时具有“年龄大于 60”的属性和“发放贷款”的标签，那么当一个退休人员申请贷款时，即使他是坐拥百亿身家的李嘉诚，朴素贝叶斯分类器也会因为后验概率等于零而将他无情拒绝。
因为训练集样本的不充分导致分类错误，显然不是理想的结果。为了避免属性携带的信息被训练集中未曾出现过的属性值所干扰，在计算属性条件概率时需要添加一个称为“拉普拉斯平滑”的步骤。
所谓拉普拉斯平滑就是在计算类先验概率和属性条件概率时，在分子上添加一个较小的修正量，在分母上则添加这个修正量与分类数目的乘积。这就可以保证在满足概率基本性质的条件下，避免了零概率对分类结果的影响。当训练集的数据量较大时，修正量对先验概率的影响也就可以忽略不计了。