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***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。