또한 , 그레이존 의 신뢰 성 을 올리 기 위해서 , 도 3 의 그레이존 을 마이너스 및 플러스 의 방향 으로 α , β 분 확대 하 여 , 확대 그레이존 을 형성 하 도록 해도 된다 . 이 경우 , 확대 그레이존 에 귀속 하 고 있 는 샘플 을 추출 하 고 , 이 들 샘플 도 그레이존 에 귀속 하 고 있 는 샘플 군 에 더 하 여 , 형성 된 샘플 군 을 새로운 학습 샘플 세트 로 함 으로써 , 분류 의 신뢰 성 이 보다 향상 된다 . 이것 은 , 본래 는 정 분류 영역 으로서 설정 되 어야 할 영역 중 , 오 분 류 가 발생 하 고 있 는 그레이존 에 가까운 정 분류 영역 을 일시 적 으로 오 분 류 영역 에 편입 시킴 으로써 확실 하 게 정 분류 되 는 영역 만 을 정 분류 영역 으로서 지정 하 는 것 을 의미 하 며 , 결과 적 으로 예측 률 의 향상 이 기대 되 게 된다 .