우수 한 KS 거리 ( 예 를 들 어 , > 0 . 3 ) 를 가지 는 뒤이 은 마커 의 첨가 는 , 뒤 이 어서 첨가 된 마커 가 제 1 의 마커 에 대하 여 독립 적 인 경우 , 일반 적 으로 분류 성능 을 향상 시킨다 . 분류기 스코어 로서 민감 도 와 특이 도 를 더 하 여 사용 하 는 것 은 그 리디 알고리즘 ( greedy algorithm ) 의 변화 를 가지 는 많 은 고득점 ( high - scoring ) 분류기 를 생성 하 기 쉽 다 . ( 그 리디 알고리즘 은 전체 최적화 ( global optimum ) 를 발견 할 가능 성 을 가지 는 각 단계 에서 국부 적 인 최적 선택 을 만들 어 줄 메타 휴리스틱 ( metaheuristic ) 을 해결 하 는 문제 를 수행 하 는 임의 의 알고리즘 이 다 . )