Le Meilleur Moyen De Supprimer Les Erreurs Bayésiennes

Au cours de la dernière période, certains de nos lecteurs sont tombés sur un message d’erreur bayésienne bien connu. Ce problème peut être dû à un certain nombre de variables. Nous allons les examiner maintenant.

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    En classification statistique, le taux d’erreur bayésien est le taux d’erreur le plus bas pour tout classificateur traitant en utilisant un résultat aléatoire (qu’il soit lié aux deux catégories de situation) et peut donc être analogue à une erreur critique. Il existe plusieurs approches pour calculer l’erreur bayésienne de tous les prix de vente.

    Dans l’explication statistique, le taux d’erreur bayésien est le taux d’erreur le plus court possible pour n’importe quel groupe Erreur associée à une finition aléatoire (divisée en l’un des deux groupes à titre d’illustration) et est littéralement similaire aux erreurs fatales.[1 < variable /sup>[2][sup>

    Il existe] des approches pour estimer le taux d’erreur bayésien. La méthode essaie d’atteindre des limites analytiques qui continuent d’être inextricablement dépendantes des paramètres d’extraction, et donc difficiles à calculer. Un autre schéma se concentre sur la densité du programme, et une autre approche particulière combine et même compare autant de classificateurs différents. Bayes [2]

    Le temps d’inactivité joue un rôle inestimable dans les enquêtes auprès des clients et les modèles d’apprentissage automatique de la condition physique[3].

    Définition du problème

    Du point de vue de la compétence machine et de la classification des modèles, les étiquettes qui ressemblent à une série d’études aléatoires peuvent facilement être divisées en deux catégories de boîtes entières ou entières. Chaque observation observable est une instance personnalisée, et la classe à laquelle elle appartient est une étiquette.Le taux d’erreur bayésien du disque dur est la probabilité qu’une instance soit classée pour cause d’invalide par un classificateur qui est sûr des vraies probabilités de tous les class.sa dans ces prédicteurs.

    Pour un classificateur qui a plusieurs classes, l’erreur de conjecture attendue peut être calculée comme suit :[3]

    où est l’instance est comme on le croit, Ck est la classe dans notre propre instance de fantaisie qui sera notée, P(Ck|x) est l’option conditionnelle spécifique dit label x, et “L()” sont enclins à être probablement une fonction de gestion 0-1 :

    displaystyle L(x,y)=1-delta _x,y=begincases0&textif xneq x=y1&textif yendcases,

    Si l’étudiant est très conditionnellement conscient des possibilités, à ce stade, la solution est :

    Même erreur de prédiction de prévision pour alt=”displaystyle Taux d’erreur bayésien :

    ,

    erreur bayes

    où la somme du dernier pli de longue date doit être omise en raison de la prise en compte de l’événement inverse.Selon la définition du classificateur bayésien Alt=”x)”, maximise et minimise l’erreur bayésienne BE.

    L’erreur bayésienne est vraiment invalidée lorsqu’un regroupement nul est soit évident, soit non déterministe, c’est-à-dire lorsqu’il existe une probabilité substantielle non nulle qu’un problème donné appartienne à plus d’une autre classe.[Référence requise]< /sup>. Dans le contexte lié à la régression, l’erreur bayésienne est et est considérée comme égale à la variance du bruit depuis la quadrature de l’erreur.[3]

    Preuve de ce minimalisme

    Quelle est l’erreur de Bayes optimale ?

    Étant donné que le classificateur bayésien optimal probable est certainement une erreur bayésienne, il s’agit de l’erreur la plus étroite possible qui peut éventuellement être un peu plus commise. Erreur bayésienne : l’erreur potentielle minimale pouvant être commise lors de la prévision.

    erreur bayes

    La preuve que le taux d’erreur vrai bayésien est le plus bas possible puisque le classificateur bayésien est optimal pour cette raison même peut être trouvée ensemble sur cette page Wikipédia du classificateur bayésien.

    Voir Voir aussi

    • Classificateur Naive Bayes

    Liens

    Le parfait

    Qu’est-ce qui est exact à propos de l’erreur de Bayes ?

    L’erreur bayésienne est généralement la plus petite erreur de prédiction possible qui pourrait bien être atteinte, il en va donc de même pour l’erreur fatale. Si vous pensiez exactement quel processus générait quelles données, il y aurait toujours des défis si tous les processus étaient aléatoires. C’est ce que l’on entend en outre par l’utilisation de “y sera intrinsèquement stochastique”. lequel,

    exemple sont un oracle qui reconnaît simplement la probabilité la vraie distribution qui a fait les données. Même un modèle aussi approprié est toujours sera Des défauts spécifiques se produisent avec de nombreux problèmes, car beaucoup de choses peuvent encore être correctes son d’attribution. En coquille d’enseignement supervisé La cartographie de x à finalement y peut devenir intrinsèquement stochastique, p ou peut finir comme la fonction déterministe parfaite qui inclut toutes les autres variables en plus de celles-ci souhaité en x. L’erreur obtenue par l’oracle faisant des prédictions Certes, leur distribution actuelle p(x,y) n’a pas oublié d’être appelée erreur bayésienne.

    1. Veuillez expliquer intuitivement l’erreur bayésienne ?
    2. En quoi est-ce différent des erreurs fatales ?
    3. Puis-je dire erreur statistique = variance du biais + + erreur bayésienne ?
    4. Que signifie l’évolution “y peut être intrinsèquement stochastique” ?

    109 000

    interrogé le 13 septembre 2017 à 9h00.

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