確率的射影分類法の性能は、データの特性、特にクラス分離度に大きく依存します。クラス分離度が高い場合、すなわち、異なるクラスのデータポイントが明確に分かれている場合、確率的射影分類法は非常に効果的に機能します。この手法は、データをランダムに選ばれた直線に射影し、その後、しきい値を用いて分類を行うため、クラス間の距離が大きいほど、正確な分類が可能になります。
一方、クラス分離度が低い場合、すなわち、クラス間の重なりが大きい場合、確率的射影分類法の性能は低下します。このような状況では、誤分類のリスクが高まり、一般化誤差が増加する可能性があります。特に、データが「混沌」とした状態である場合、単純なしきい値による分類は効果的ではなくなることがあります。このため、データの特性を考慮し、適切なパラメータ（射影の数や多項式の次数）を選定することが重要です。