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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.

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