不確実性推定手法の性能に影響を与える主なデータ特性は、クラスの偏り、オブジェクトの大きさ、およびテクスチャなどの要素です。クラスの偏りが大きい場合、特定のクラスに対する不確実性の推定が難しくなります。例えば、少数派クラスの不確実性が高い場合、モデルの予測が不確かである可能性が高くなります。オブジェクトの大きさも重要であり、大きなオブジェクトの周囲では不確実性が増加する傾向があります。これは、境界領域や複雑な構造を持つオブジェクトに対する不確実性の推定が難しくなることを意味します。また、テクスチャなどの視覚的特徴も不確実性推定に影響を与える要素であり、特にテクスチャの複雑さが増すと不確実性が増加する傾向があります。