ある特徴は、離散的な可能な値のセットを持ちます。例えば、house style という名前のカテゴリ特徴は、離散的な可能な値のセット（合計3つ）、つまり Tudor, ranch, colonial を持っています。house style をカテゴリデータとして表すことで、対応するモデルは Tudor、ranch、colonial がそれぞれ住宅価格に与える影響を学習することができます。

時には、離散集合内の値は相互排他的であり、指定されたサンプルにはそのうちの1つの値のみを適用できます。例えば、car maker カテゴリ特徴は、1つのサンプルに1つの値 (Toyota) のみを許可する場合があります。他の場合には、複数の値を適用することができます。車は複数の異なる色で塗装されることがあるため、car color カテゴリ特徴は、単一のサンプルに複数の値（例えば red と white）を持つことを許可する場合があります。

カテゴリ特徴は、時に離散特徴と呼ばれます。

数値データとは対照的です。