Что значит «модель ошибается»? Почему 100% точности не бывает?

Модель ошибается, когда её ответ не совпадает с правильным: классифицировала кота как собаку, предсказала цену 5 млн вместо 7 млн. 100% точности почти никогда не достижимо, потому что мир шумный (один и тот же кот в разных ракурсах), данные неполные («скрытых» причин много), а модель — упрощённая копия реальности. Цель — не идеальная точность, а достаточно высокая для практики.