Предмет исследования. Повсеместное увеличение объемов обрабатываемой информации на объектах критической информационной инфраструктуры, представленной в текстовой форме на естественном языке, создает проблему ее классификации по степени конфиденциальности. Успех решения данной задачи зависит как от самой модели-классификатора, так и от выбранного способа извлечения признаков (векторизации). Требуется максимально полно передать модели-классификатору свойства исходного текста, содержащие всю совокупность демаркационных признаков. В работе представлена эмпирическая оценка эффективности алгоритмов линейной классификации, основанная на выбранном способе векторизации, а также значении количества настраиваемых параметров в случае применения векторизатора хеширования (Hash Vectorizer). Метод. В качестве датасета для обучения и тестирования алгоритмов классификации использованы государственные текстовые документы, условно выступающие в роли конфиденциальных. Выбор подобного текстового массива обусловлен наличием специфической терминологии, повсеместно встречающейся в рассекреченных документах. Терминированность, являясь примитивной демаркационной границей и выступая в роли классификационного признака, облегчает работу алгоритмов классификации, что в свою очередь позволяет сконцентрировать внимание на той доли вклада, которую вносит выбранный способ векторизации. Метрикой оценки качества работы алгоритмов выступает величина ошибки классификации. За величину ошибки принята величина, обратная доле правильных ответов алгоритма (accuracy). Проведена оценка алгоритмов по времени обучения. Основные результаты. Полученные гистограммы отражают величину ошибки алгоритмов и время обучения. Выделены наиболее и наименее эффективные алгоритмы для конкретно заданного способа векторизации. Практическая значимость. Результаты работы позволяют повысить эффективность решения реальных практических классификационных задач текстовых документов небольшого объема со свойственной специфической терминологией.