따라서 , 현재 , 예측 률 은 클래스 분류 문제 의 최종 타 겟 이기 는 하지만 , 그것 보다 도 먼저 분류 율 을 올리 는 것 이 중요 하 다고 인식 되 어 , 그 를 위해 여러 가지 노력 이 이루어지 고 있 다 . 앞 에서 도 서술 한 바 와 같이 , 예측 률 은 분류 율 을 넘 지 않 는다고 하 는 원칙 으로부터 생각 하 면 , 분류 율 을 올리 면 , 동시 에 예측 률 의 상승 가능 범위 도 증대 하 는 것 은 확실 하 다 . 본 발명자 는 이 점 에 주목 하 여 , 분류 율 을 끝없이 100 % 에 가깝 게 할 수 있 는 분류 방법 , 즉 , 「 K - step ? Yard ? sampling ? method 」 ( 이하 , KY 법 ) 를 제안 하 고 있 다 ( 비 특허 문헌 1 , PCT / JP 2007 / 056412 ) .