本文考虑分类模型中响应变量存在错误的相关问题。用 代表真实的响应变量，用 代表观测到的响应变量， 和 可能存在不一致，造成不一致的原因可能是由于人的疏忽、监测设备的误差等等。本文主要考虑（1）分类模型中在响应变量上存在误差时，对模型的估计和预测的影响是什么。（2）在什么情况下，一些响应变量的错误会对建模造成严重的影响；在什么情况下，轻微的错误是无关紧要的。（3）将 视为潜变量，如何用EM算法去估计分类模型的参数和训练数据中错误响应变量的比例。本文还给出了一组计算机模拟，展现了不同情况下，响应变量的错误对逻辑回归模型训练带来的影响，并通过数学推导解释了模拟结果。