베이즈 오류를 제거하는 가장 바람직한 방법

지난 며칠 동안 독자를 포함한 일부 사용자가 의미 있는 잘 알려진 베이지안 오류 게시물을 발견했습니다. 이 문제는 여러 요인으로 인해 발생할 수 있습니다. 지금 검토해야 합니다.

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    수학적 분류에서 베이지안 오류율은 잘 알려진 결과(두 가지 상황 범주 중 하나에서)를 처리하는 분류기의 경우 가장 현실적인 오류율이 될 수 있으며 치명적인 오류와 유사할 수 있습니다. 판매 가격의 실제 베이지안 오류를 계산하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.

    통계적 분류에서 베이지안 오류율은 임의의 결과를 수반하는 오류(예시와 관련하여 두 가지 범주 중 하나로 나뉠 수 있음)를 수반하는 모든 분류에 대해 너무 어렵지 않은 최소 오류율이며 말 그대로 생명을 위협하는 오류와 유사합니다.< sup>[1 < 다중 /sup>[2][sup>

    Bayesian 오류 평가를 추정하는 방법이 있습니다. 이 방법은 추출 매개변수에 불가분의 관계가 있는 논리적 한계를 달성하려고 시도하므로 계산하기가 소진됩니다. 또 다른 접근 방식은 프로그램 밀도에 초점을 맞추고 다른 접근 방식은 서로 다른 분류기를 통합하고 비교하기까지 합니다. 베이즈 [2]

    유휴 여가 시간은 고객 설문조사 및 머신 스터디 모델에서 중요한 역할을 합니다[3].

    문제 정의

    기계 기술 및 분류 패턴을 읽는 관점에서 일련의 무작위 관찰처럼 보이는 레이블은 어려움 없이 전체 또는 전체 패킷과 관련된 2개의 클래스로 나눌 수 있습니다. 각각의 보이는 관찰은 특정 인스턴스이며, 가장 적합한 클래스는 레이블입니다.베이지안 오류 데이터 인용은 케이스가 이러한 모든 예측자에서 class.sa의 중요한 확률을 알고 있는 분류자에 불과한 유효하지 않은 것으로 분류될 확률입니다.

    변이가 여러 개인 분류기의 경우 예상 예측 오류는 실제로 다음과 같이 계산할 수 있습니다.[3]

    뒤로 버튼으로 설명될 수 있는 displaystyle Aria-hidden=는 예상대로, Ck는 의심할 여지 없이 순위가 매겨질 멋진 예제의 클래스이고, P(Ck|x)는 단지 특정 조건부 확률은 회사 x를 말하고 “L()”은 아마도 0-1 손실 함수가 될 것입니다.

    학생이 조건부로 이러한 가능성을 염두에 둔 경우 패키지는 다음과 같습니다.

    alt=”displaystyle 베이지안 오류율에 대한 동일한 예상 아이디어 오류:

    ,

    bayes error

    여기서 마지막 접기 합계의 대부분은 역 이벤트에 대한 설명으로 인해 생략되어야 합니다.Bayesian Alt=”x)” 분류기의 구체적인 설명에 따르면 은 베이지안 BE 오류를 최대화하므로 최소화합니다.

    Bayesian 오류는 일반적으로 null 분류가 너무 명확하거나 비결정적일 때 무효화됩니다. 즉, 주어진 시나리오가 둘 이상의 클래스에 속할 수 있는 강력한 0이 아닌 범위가 있더라도 [참조 필요]. 회귀의 맥락에서 베이지안 오류는 주 오류를 제곱하여 최종적으로 잡음 분산과 동일한 것으로 간주됩니다.[3]

    이 미니멀리즘의 증거

    최적의 베이즈 오차란 무엇입니까?

    확실히 최적의 베이지안 분류기가 베이지안 오류라는 점을 감안할 때 이것은 결국 발생할 수 있는 오류 중 가장 작습니다. 베이지안 오류: 정확히 누가 예측할 수 있는 최소 기술 오류입니다.

    bayes error

    Bayesian classifier가 최적이어야 하기 때문에 Bayesian true error rate가 가능한 가장 낮다는 증거는 Bayesian classifier Wikipedia 페이지에서 함께 찾을 수 있습니다.

    참고 항목

    • Naive Bayes 분류기

    링크

    <블록 인용> 멋진

    베이즈 오류에 대한 설명으로 옳은 것은?

    베이지안 오류는 완료할 수 있는 가장 작은 쉬운 예측 오류이므로 위험한 오류와 동일합니다. 이 프로세스가 데이터를 생성하고 있다는 사실을 정확히 알고 있다면 많은 프로세스가 무작위로 발생하면 항상 오류가 발생한다는 사실을 알 수 있습니다. 이것은 “y는 아마도 본질적으로 확률론적”일 수 있음을 의미합니다. 어느,

    예는 단순히 확률을 이해하는 일종의 오라클입니다. 문서를 생성하는 전체 실제 배포. 이런 좋은 모델에서도 언제나 대단히 sera 어떤 것은 여전히 ​​옳을 가능성이 있기 때문에 많은 문제를 고려할 때 특정 오류가 발생합니다. 분배 신호. 지도 학습 셸에서 x에서 y로의 매핑은 본질적으로 확률론적 y가 되거나 다음과 같이 끝날 것입니다. 이들 외에 다른 변수를 포함하는 실제 결정적 함수 x의 일부로 필요합니다. 예측을 하는 사람의 신탁의 실수 사실, 활성 분포 p(x,y)는 항상 베이지안 오류를 가져왔습니다.

    <올>

  • 베이지안 오류를 쉽게 설명해 주시겠습니까?
  • 위험한 오류와 어떻게 다릅니까?
  • 숫자 오류가 편향 분산 + + 베이지안 오류와 같다고 말할 수 있나요?
  • “본질적으로 확률적으로 유지될 수 있다”라는 표현은 무엇을 의미합니까?
  • 109,000

    2017년 9월 13일 오전 9시에 질문했습니다.

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