또한 , 상기 과제 를 해결 하 기 위해서 , 클래스 1 또는 클래스 2 에 소속 하 는 것 이 기지 인 복수 의 샘플 로 구성 되 는 학습 샘플 세트 로부터 , 상기 클래스 1 또는 클래스 2 에 의 소속 이 불분명 한 미지 샘플 을 클 래스 분류 하 기 위한 모델 을 작성 하 는 장치 로서 , 상기 학습 샘플 세트 의 각 샘플 에 대해서 설명 변수 를 취득 하 는 설명 변수 취득 장치 와 , 상기 취득 한 설명 변수 에 기초 하 여 판별 분석 을 행하 여 , 상기 클래스 1 및 클래스 2 를 판별 하 기 위한 판별 함수 를 얻 는 판별 함수 작성 엔진 과 , 상기 작성 된 판별 함수 에 기초 하 여 상기 각 샘플 의 판별 득점 을 산출 하 는 판별 득점 산출 장치 와 , 상기 산출 된 판별 득점 에 기초 하 여 오 분 류 샘플 영역 을 결정 하 고 , 그 영역 내 의 상기 샘플 을 추출 하 여 새로운 샘플 세트 로서 설정 하 는 샘플 세트 설정 장치 와 , 상기 설정 된 새로운 샘플 세트 를 상기 학습 샘플 세트 로서 이용 하 여 상기 설명 변수 취득 장치 , 상기 판별 함수 작성 엔진 , 상기 판별 득점 산출 장치 및 상기 샘플 세트 설정 장치 를 반복 동작 시키 는 제어 장치 와 , 상기 판별 함수 작성 엔진 에 의해 작성 된 판별 함수 와 , 상기 샘플 세트 설정 장치 에 있 어서 결정 된 오분 류 샘플 영역 에 관한 정보 를 , 분류 예측 을 위한 모델 로서 보존 하 는 기억 장치 를 구비 하 는 2 클래스 분류 예측 모델 의 작성 장치 를 제공 한다 .