In Klassifikationsmodellen tritt ein Fehler auf, wenn das Modell einer neuen Datenbeobachtung die falsche Klasse zuweist; das heißt, wenn seine Klassifizierungsgenauigkeit über eine bestimmte Anzahl von Vorhersagen nicht hoch genug ist.