贝叶斯误差是可以达到的最低可能的预测误差，与不可约误差相同。如果人们确切地知道是什么过程生成了数据，那么如果该过程是随机的，那么仍然会出错。这也是“本质上是随机的”的意思。$y$

例如，当掷一枚公平的硬币时，我们确切地知道是什么过程产生了结果（二项分布）。然而，如果我们要预测一系列抛硬币的结果，我们仍然会犯错误，因为这个过程本质上是随机的（即随机的）。

要回答您的另一个问题，您正确地说总误差是（平方）偏差、方差和不可约误差的总和。另请参阅这篇文章，以获得对这三个概念的易于理解的解释。

统计的本质是缺乏信息：例如：要确定抛硬币的输出，我们必须知道测试点的地球引力、硬币曲率、风速、手的姿势……如果确定了，它肯定会知道那个实验的输出。但我们无法确定这一切。或者在决定房子的价格时，我们要知道位置、市场、宏观经济……不仅仅是到中心的距离和房子的大小。=> 因此，在 ML 中，如果我们的训练集只包含到中心的距离和房子的大小，输出仍然是随机的，无法确定，-> 即使使用预言机（在 Deep学习书：“y 可能是一个确定性函数，它涉及除 x 中包含的变量之外的其他变量”）

来自https://www.cs.helsinki.fi/u/jkivinen/opetus/iml/2013/Bayes.pdf。对于分类任务，贝叶斯误差定义为：

$min_f=Cost(f)$

贝叶斯分类器定义为： $argmin_f=Cost(f)$

所以总误差=贝叶斯误差 + 你的模型比贝叶斯误差差多少 Bias + Variance + Bayes error 这可能取决于你的模型和“分布噪声”的固有性质$\not\equiv$

“y可能本质上是随机的”是什么意思？例如，。但是你收集的 y 总是被污染为，其中所以你无法知道真正的 y，你所拥有的成本估算是本来就被污染了。即使甲骨文给你正确的答案，你认为他们是错误的。$y=f(x)=sin(x)$$\tilde{y}=y+t$$t\sim N(0, \sigma^2)$