일반 적 으로 클래스 분류 문제 에서 는 , 반드시 오 분 류 ( 誤 分類 ) 가 발생 하 여 , 분류 율 을 100 % 로 하 는 것 이 대단히 어렵 다 . 여기 서 「 분류 율 」 이 란 , 귀속 클래스 가 기지 인 샘플 을 어느 정도 정확 하 게 클래스 분류 했 는지 를 나타내 는 지표 이 고 , 「 예측 률 」 이 란 , 귀속 클래스 가 불분명 한 샘플 을 어느 정도 정확 하 게 클래스 예측 했 는지 를 나타내 는 지표 이 다 . 기본 적 으로 「 분류 율 」 은 「 예측 률 」 을 하회 하 는 일 은 없 다 . 따라서 , 「 분류 율 」 을 올리 면 , 「 예측 률 」 의 상한 도 자동 적 으로 오른다 . 이 사실 로부터 , 분류 율 을 높 은 값 으로 할 수 있 으면 , 예측 률 도 높 아 진다 . 또한 , 데이터 해석 의 일반 적 인 특징 으로서 , 예측 모델 작성 시 에 이용 하 는 샘플 의 수 가 증가 함 에 따라 , 오 분류 되 는 샘플 도 많 아 져 , 결과 적 으로 전체 의 분류 율 이 저하 되 는 것 도 잘 알려져 있 다 . 여기 서 , 오 분 류 란 , 본래 는 클래스 1 에 속하 는 샘플 을 잘못 해서 클래스 2 에 속하 는 샘플 로서 분류 하 는 것 이 다 . 이것 은 전체 의 샘플 수 가 증가 함 으로써 , 분류 상 에서 노이즈 가 되 는 샘플 의 절대 수도 증가 하 는 것 이 큰 원인 이 다 . 통계 와 달리 , 다 변량 해석 / 패턴 인식 과 같 은 강력 한 데이터 해석 수법 에서 는 노이즈 의 영향 을 받 기 쉬워 , 샘플 수 증대 는 대부분 의 경우 데이터 해석 그 자체 를 곤란 하 게 하 는 결과 가 된다 .