Проходя через наивный байесовский классификатор, я не мог понять, учитывая классификатор с точными параметрами, какова вероятность ошибки?Это измеряется путем расчета (1-точность).Или это что-то еще, чего мне здесь не хватает?
Итак, проблема в основном такова: предположим, у вас есть одна особенность x и даны ее условные вероятности -
a) Alpha x=0,y=0
b) 1- alpha x=1, y=0
c) 1- Beta x=0,y=1
d) Beta x=1,y=1
, а также дано следующее:предыдущее единообразно
Pr(y=0)=Pr(y=1) == 1/2
alpha and beta > 1/2
Так что, если наивный байес имеет точные параметры, каков P при совершении ошибки?
Это будет огромной помощью, если кто-нибудь сможет помочь.Спасибо:)