Ich weiß, dass die Bayes Fehlerrate ist:
$$ p = 1 - \sum _ { C _ { i } \neq C _ { \max , x } } \int _ { x \in H _ { i } } P \left( C _ { i } | x \right) p ( x ) d x $$
Zum Beispiel für eine Multiclass-Klassifizierung Ergebnisse predicted["pred_idx_euc"]
und die tatsächlichen Etiketten predicted["pred_idx_euc"]
Ich habe folgende Fehlerrate gemessen:
>>>def accuracy(target, predicted):
acc = (target==predicted).sum()/len(target)
return acc
>>>error_rate = 1 - accuracy(predicted["target"], predicted["pred_idx_euc"])
Es sieht nicht genau so aus.