Quando os dados têm uma separação clara e linear entre as classes.

Quando o número de classes é muito grande e as classes são imprecisas.

Quando os dados são ruidosos e o modelo precisa ser simplificado.

Quando o modelo precisa ser treinado rapidamente com dados rotulados.

Quando o número de características é muito grande para treinamento supervisionado.