베이지안 결정 이론

기본 개념

베이지안 의사결정 이론 방법은 통계적 모형 의사결정의 기본적인 방법입니다. 기본적인 아이디어는 다음과 같습니다.

• 알려진 클래스 조건부 확률 밀도 매개변수 표현식 및 사전 확률
• 베이지안 공식을 사용하여 사후 확률로 변환
• 사후 확률에 기반한 의사결정 분류

관련 공식

D1, D2, …, Dn이 표본 공간 S의 분할이라고 하자. P(Di)가 사건 Di가 발생할 확률을 나타내고 P(Di)>0(i=1, 2, …, n)인 경우이다. 모든 사건 x에 대해 P(x)>0이면 다음과 같습니다.

결론적으로

주어진 문제에 대해 우도 검정 결정 규칙을 사용하면 최소 오류 확률을 얻을 수 있는데, 이를 베이지안 오류율이라 하며 모든 분류기 중에서 얻을 수 있는 가장 좋은 결과입니다.

오류 확률을 최소화하는 결정 규칙은 사후 확률 기준을 최대화하는 규칙입니다.