Ideal classifier는 이론적으로 가장 성능이 좋은 분류기를 의미합니다. 즉, 주어진 데이터에 대해 가장 정확한 예측을 할 수 있는 분류기입니다. 이상적인 분류기는 다음과 같은 특성을 가지고 있습니다:

1. 완벽한 정확도: 데이터의 모든 인스턴스를 100% 정확하게 분류할 수 있습니다.
2. 오류 없음: false positive나 false negative와 같은 오류가 존재하지 않습니다.
3. 완전한 정보: 이상적인 분류기는 데이터에 대한 완전한 정보(모든 가능한 변수와 그 상호작용)를 알고 있다고 가정합니다.