ベイズ決定理論ベイズ決定理論
基本的な概念
ベイズ決定理論手法は、統計モデルの意思決定における基本的な手法です。その基本的な考え方は次のとおりです。
- 既知のクラスの条件付き確率密度パラメータ式と事前確率
- ベイズ公式を使用して事後確率に変換する
- 事後確率に基づく意思決定の分類
関連する式
D1、D2、...、Dn をサンプル空間 S の分割とします。P(Di) がイベント Di の発生確率を表し、P(Di)>0 (i=1, 2,..., n)。任意のイベント x、P(x)>0 について、次のようになります。
結論は
特定の問題について、尤度比を通じて決定ルールをテストすることによって取得できる最小誤り確率はベイジアン誤り率と呼ばれ、どの分類器によっても取得できる最良の結果です。
誤り確率を最小化する決定ルールは、事後確率を最大化する基準となります。