Перейти к навигации Перейти к поиску
В теории принятия решений , правило принятия решений является функцией , которая отображает наблюдение к соответствующему действию. Правила принятия решений играют важную роль в теории статистики и экономики и тесно связаны с концепцией стратегии в теории игр .
Чтобы оценить полезность решающего правила, необходимо иметь функцию потерь, детализирующую результат каждого действия в разных состояниях.
Формальное определение [ править ]
С учетом наблюдаемой случайной величиной Х по вероятностному пространству , определяется параметром & thetas ∈ thetas ; и множество А возможных действий, а (детерминированное) правило принятия решения является функцией δ : → A .
Примеры правил принятия решений [ править ]
- Оценка является решающим правилом используется для оценки параметра. В этом случае набор действий представляет собой пространство параметров, а функция потерь детализирует стоимость несоответствия между истинным значением параметра и расчетным значением. Например, в линейной модели с одним скалярным параметром область значений может распространяться на (все действительные числа). Связанное правило принятия решения для оценки на основе некоторых наблюдаемых данных может быть таким: «выберите значение , скажем , которое минимизирует сумму квадратов ошибок между некоторыми наблюдаемыми откликами и откликами, предсказанными на основе соответствующих ковариат, если вы выбрали. "Таким образом, функция стоимости представляет собой сумму квадратов ошибок, и нужно стремиться минимизировать эту стоимость. После определения функции стоимости можно выбрать, например, некоторый алгоритм оптимизации.
- Прогнозирование вне выборки в моделях регрессии и классификации .
См. Также [ править ]
 | В этой статье не процитировать какие - либо источники . ( сентябрь 2016 г. ) ( Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения ) |