A Melhor Maneira Absoluta De Remover Erros Bayesianos

Nos últimos dias, um de nossos leitores se deparou com uma conhecida mensagem de erro bayesiano. Esse problema pode ocorrer inesperadamente a vários fatores. Vamos analisá-los agora.

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    Em uma classificação precisa, a razão de erro Bayesiana é o juiz de erro realista mais baixo para qualquer classificador lidando com seu próprio resultado aleatório (em qualquer uma das nossas duas categorias de situação) e provavelmente será análogo a um erro inseguro. Existem várias abordagens para aproximadamente o erro Bayesiano do preço de produção.

    Na classificação estatística, a taxa de erro Bayesiana é a taxa de erro prospectiva mínima para qualquer erro de agrupamento associado a um benefício aleatório (dividido em uma das duas categorias necessárias para ilustração) e é literalmente análoga a erros finalmente fatais.[1 [2][sup>

    Há] consultas para estimar a taxa de erro Bayesiana. O método tenta atingir limites analíticos que são inextricavelmente baseados nos parâmetros de extração, e por isso são difíceis de calcular. Outra abordagem é especializada em densidade de programas, e outra entra em contato com combina e até compara uma série de classificadores. Bayes [2]

    O tempo ocioso desempenha uma situação importante na pesquisa de clientes e modelos de exame de máquina[3].

    Definição do problema

    Do ponto de vista da habilidade da máquina e da categoria de padrões, os rótulos que parecem comparáveis ​​a uma série de observações aleatórias podem facilmente ser divididos em 2 pacotes inteiros ou inteiros. Cada observação observável é um momento específico, e a classe à qual ela pertence é um rótulo.A taxa de informação importante do erro bayesiano é a probabilidade de que uma nova grande instância seja classificada como quebrada por um classificador que geralmente conhece as verdadeiras probabilidades do class.sa como parte desses preditores.

    Para um classificador com classes realmente, o erro de previsão esperado é calculado da seguinte forma:[3]

    onde está a tecla de retorno displaystyle Aria-hidden= é o esperado, Ck é a classe na instância de atenção que será classificada, P(Ck|x) é o rótulo de declarações de probabilidade condicional específico x, e “L()” definitivamente será uma função de perda 0-1:

    Se o aluno muitas vezes estiver condicionalmente ciente das possibilidades, então alguma solução é:

    Mesmo erro de previsão previsível para alt=”displaystyle Bayesian Error Rate:

    ,

    bayes error

    onde esta soma da última retirada deve ser omitida devido a recursos humanos para o evento reverso.De acordo com uma definição do classificador Bayesiano Alt=”x)”, maximiza e, portanto, diminui o erro Bayesiano BE.

    O erro bayesiano pode ser invalidado quando uma classificação nula é definitivamente óbvia ou não determinística, ou seja, quando há uma forte probabilidade diferente de zero de que um determinado cenário se associe a mais de uma classe.[ Referência necessária]. No contexto da regressão, o erro Bayesiano é e é considerado semelhante à variância do ruído e também ao quadrado do erro.[3]

    Prova deste minimalismo

    O que é o erro de Bayes ideal?

    Dado que o classificador Bayesiano ótimo provável específico é o erro Bayesiano, este é o menor erro potencial que pode eventualmente ser apresentado. Erro Bayesiano: o erro mínimo do conjunto de habilidades que pode ser feito na última previsão.

    Bayes error

    A prova de que o tipo de taxa de erro verdadeiro Bayesiano é a menor possível, já que o classificador Bayesiano é ótimo por esse motivo, tem a capacidade de ser encontrado em conjunto na página do classificador Bayesiano na Wikipedia.

    Consulte Veja também

    • Classificador Naive Bayes

    Links

    O perfeito

    O que é verdade em relação ao erro de Bayes?

    O erro bayesiano é o erro de previsão mais básico possível que pode ser alcançado, por isso é idêntico diretamente ao erro fatal. Se você soubesse realmente qual processo estava gerando as estatísticas, sempre haveria erros se todos os processos fossem aleatórios. Isso é normalmente o que mais se entende por “y será inerentemente estocástico”. que,

    exemplo é considerado um oráculo que simplesmente descobriu a probabilidade a verdadeira Distribuição que gera quaisquer dados. Mesmo um veículo tão bom é sempre SERA Erros específicos são adquiridos com muitos problemas, porque alguns tópicos ainda podem estar certos som de marketing. No shell de aprendizado supervisionado O mapeamento de x para y simplesmente pode se tornar inerentemente estocástico, y ou possivelmente a pode acabar como a função determinística real que inclui outras grandezas variáveis ​​além dessas é necessário em x. O erro cometido como resultado das previsões do oráculo É verdade que sua distribuição atual p(x,y) sempre foi chamada de erro Bayesiano.

    1. Por favor, explique o erro Bayesiano intuitivamente?
    2. Qual ​​é a diferença entre isso e os erros fatais?
    3. Posso dizer erro preciso = variância de viés + + erro bayesiano?
    4. O que significa a expressão “y pode muito bem ser inerentemente estocástico”?

    109.000

    procurado em 13 de setembro de 2017 às 9h.

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