diff --git a/2021-fall/lecture-notes/lecture05-linclass.tex b/2021-fall/lecture-notes/lecture05-linclass.tex
index 5bc70a32..2f2fae6c 100644
--- a/2021-fall/lecture-notes/lecture05-linclass.tex
+++ b/2021-fall/lecture-notes/lecture05-linclass.tex
@@ -210,7 +210,7 @@ \subsection{Доля правильных ответов}
 Данная метрика, однако, имеет существенный недостаток.
 Если взять порог~$t$ меньше минимального значения прогноза~$b(x)$ на выборке
 или больше максимального значения, то доля правильных ответов будет равна
-доле положительных и отрицательных ответов соответственно.
+доле положительных и отрицательных объектов соответственно.
 Таким образом, если в выборке~$950$ отрицательных
 и~$50$ положительных объектов, то при тривиальном пороге~$t = \max_i b(x_i)$
 мы получим долю правильных ответов~$0.95$.