貝氏錯誤率

貝氏錯誤率（Bayes error rate）是應用貝氏分類規則的分類器的錯誤率。貝氏分類規則的一個性質是:在最小化分類錯誤率上是最優的。所以在分類問題中，貝氏錯誤率是一個分類器對某個類別所能達到的最低的分類錯誤率。

錯誤測定

定義

$p_{e}=\sum _{i=1}^{M}\int _{R_{i}}\left(\sum _{j=1}^{M}\lambda _{ki}p(x|\omega _{k})P(\omega _{k})\,\right)dx$

其中$p_{e}$為錯誤率,$x$是測試樣本.$M$為分類的類個數,$R_{i}$是$\omega _{i}$所對應有著最大機率$p(x|\omega _{i})$的區域,$\lambda$是一個參數矩陣$\lambda =1-I$其中$I$是單位矩陣.

參見

• 樸素貝氏分類器