在其中一门课程中，Andrew Ng 提到模型（机器学习）错误不能胜过贝叶斯/人类水平的表现，因此无法避免偏差......（不可避免的偏差）
我们如何确定/估计贝叶斯误差或人为误差，以便我们可以停止优化模型以进一步减少偏差？
分类问题的示例/概念将不胜感激......
贝叶斯误差/人为误差的估计
数据挖掘
贝叶斯错误
2022-02-23 02:08:00
1个回答
贝叶斯错误和人为错误是两个不同的概念。贝叶斯错误是任务中理论上可能的最低错误，不可能有更低的错误率。人为错误是人类可以执行的经验最低错误。
由于贝叶斯误差是理论上的，因此对于大多数非平凡的任务，贝叶斯误差必须基于领域知识进行估计。
人为错误可以通过让人执行任务来发现。
一个流行的例子是 ImageNet。当前的机器学习系统优于人为错误（top-5 错误率约为 4-5%）并迅速接近贝叶斯错误率（top-5 错误率 <3%）。