2019 | OriginalPaper | Buchkapitel
3. Allgemeines zu Klassifikationsproblemen
Erschienen in:
Statistisches und maschinelles Lernen
Zusammenfassung
In diesem Kapitel wird allgemeine Theorie für Klassifikationsprobleme im Rahmen des Supervised Learning zur Verfügung gestellt. Nach einer Untersuchung der Eindeutigkeit der Bayes-Regel werden die Begriffe des Entscheidungsrands, der Entscheidungsregion und der Diskriminantenfunktion eingeführt, welche einen alternativen Zugang zur Ermittlung der Bayes-Regel liefern. Es werden dann mehrere Ansätze dargestellt, um Algorithmen in Klassifikationsproblemen zu bestimmen. Das Kapitel stellt außerdem Resultate bereit, um den Generalisierungsfehler von Algorithmen mit Hilfe des Risikos der zugehörigen Diskriminantenfunktionen zu ermitteln, was oft einfacher möglich ist.
