1. Masalah yang ditanyakan adalah bagaimana menentukan jumlah data yang salah klasifikasi (misclassified) dan mengapa bisa bernilai 1. 2. Misclassified data adalah data yang prediksi modelnya tidak sesuai dengan label sebenarnya. 3. Untuk menghitung misclassified, biasanya kita bandingkan hasil prediksi model $y_{\text{pred}}$ dengan label sebenarnya $y_{\text{true}}$. 4. Hitung jumlah data dimana $y_{\text{pred}} \neq y_{\text{true}}$. 5. Contoh, jika kita memiliki 5 data dan model salah memprediksi 1 data, maka jumlah misclassified adalah 1. 6. Kesalahan yang hanya 1 berarti model cukup akurat dengan hanya satu prediksi yang salah. 7. Ini wajar dalam evaluasi model untuk melihat efektivitas klasifikasi.