4.2 Байєсовська теорія прийняття рішень (безперервна) Очікувана втрата називається ризиком, а R(ai|x) називається умовним ризиком.
Отже, ризик є очікуваний збиток, якщо буде обрана певна дія, враховуючи. доступна інформація. Справжня втрата невизначена і стає відомою лише потім. The. Зв'язок між інформацією та вибором дії називається стратегією.
Складність моделі: байєсівський підхід дозволяє включати складні ієрархічні моделі, які можуть фіксувати складні зв’язки та залежності в даних. Це особливо корисно в кібербезпеці, де кілька змінних можуть впливати на ризик, пов’язаний з конкретною системою чи процесом.
Для наведених даних ризик Байєса визначається як E[L(θ,ˆθ(x)] з очікуванням, прийнятим для попереднього π, і x фіксованим. Це те, що ви знайдете, наприклад, у Вікіпедії. У функціональній оцінці, як-от теорії вейвлетів, і при протиставленні байєсівської та мінімаксної оцінки, ризик визначається як R(θ,ˆθ)=E[L(θ,ˆθ(x))]
Оскільки класифікатор Байєса застосовує цю схему для всіх можливих вхідних даних, це дає найменшу ймовірність помилки, величину, також відому як ризик Байєса, тобто ризик класифікатора Байєса, який за визначенням найменший ризик, який можна отримати для даної проблеми.
Коли люди кажуть, що вони повинні прийняти рішення, пов’язане з ризиком, вони часто мають на увазі, що це рішення передбачає можливість настання несприятливих наслідків. У цьому звіті не йдеться про ризик і прийняття рішень у такому широкому сенсі, оскільки майже кожне важливе рішення в житті тягне за собою ймовірність несприятливих наслідків.