Trainiert man stattdessen auf den 40 distinktivsten Wörtern nach Zeta (oder einer der Varianten), lassen sich Genauigkeiten von deutlich über 90% erzielen. Diese Genauigkeit kann nicht als tatsächliches Klassifikationsergebnis gesehen werden, da die distinktivsten Merkmale auf dem gesamten Korpus extrahiert wurden, ohne Aufteilung in Trainings- und Testdaten. Dennoch zeigt das Ergebnis, dass die von Zeta selektierten Merkmale tatsächlich sehr nützlich für eine Klassifikation sind. Zudem zeigen sich deutliche Unterschiede in der Performanz je nach verwendeter Variante: während mit “sd0” (=Burrows Zeta) 81% Genauigkeit erreicht wird, erhöht sich dieser Wert bei der Variante mit log2-Transformation, “sd2”, auf 98%.