Bayes Classifier
0-1損失のもとでEPEを最小化する理論的に最良の分類器。各入力 x に対して最も事後確率の高いクラス argmax Pr(G=g|X=x) を出力する。ベイズ分類器が達成する誤り率(ベイズ誤り率)は理論的な下限であり、どんな手法も真の確率分布を知っていればこれを超えられない。
「ベイズ分類器が理論的に最良の分類器」
「指数損失の母集団最小化解の符号を取るとベイズ最適分類器になる」
「AdaBoostの3つの顔の一つとして、理論上ベイズ最適分類器に到達する」