分类法的特点包括简单明了、易于说明和解释、高准确率。如果朴素贝叶斯（NB）条件独立性假设成立，相比于逻辑回归这类的判别模型，朴素贝叶斯分类器将收敛得更快，所以只需要较小的训练集。在分类时，应选准最稳定的本质属性，作为分类的基础和依据，确保一个稳定的分类体系。

有许多正则化模型的方法，你不需要像在朴素贝叶斯分类器中那样担心特征间的相互关联性。它们可以很容易地处理特征间的相互作用，并且是非参数化的，所以不用担心异常值或者数据是否线性可分。

在分类时，将选定的属性或特征按一定的排列顺序予以系统化，形成一个科学合理的分类体系。在分类时，分类应满足事物的不断发展和变化的需要。

分类法是通过比较事物之间的相似性，把具有某些共同点或相似特征的事物归属于一个不确定集合的逻辑方法。可以使大量繁杂的材料条理化、系统化；以发现和掌握事物发展的普遍规律。