3.1.2. Байесовское решающее правило, минимизирующее функцию риска.
 
Решающее правило 
 было получено из условия, что предъявляемый объект отпосится к классу, характеризуемому наибольшей апостериорной вероятностью. Одпако можно сформулировать решающее правило, исходя из несколько иных соображений. 
Предположим, что, принимая решение, мы должны платить штраф. Величина штрафа зависит от того, к какому истинному классу припадлежит классифицируемый объект. Можно ввести четыре типа штрафов: 
 
Предположим, что ошибочное решение штрафуется больше чем правильное, т. е. 
Пусть и 
 — области тех значений вектора X, для которых принимаются решения 
 соответственно. Мы хотим выбрать области 
 так, чтобы минимизировать математическое ожидание штрафа, или риск 
 
Так как области 
 пересекаются и в совокупности покрывают пространство, то 
Используя выражение (3.15), математическое ожидание (3.14) можно представить в виде 
Теперь задача заключается в том, чтобы выбрать область 
 из условия минимума риска 
 Предположим, что для данного X подынтегральное выражение в формуле (3.16) отрицательно. Тогда можно уменьшить риск 
 путем отнесения X к области 
 Если же подынтегральное выражение положительно, то можно уменьшить 
 путем отнесения X к области 
 Таким образом, решающее правило, минимизирующее риск, заключается в том, что к области 
 относятся те и только те объекты X, для которых подынтегральное выражение в (3.16) является отрицательным. Это решающее правило можно представить следующим неравенством: 
 
или 
где 
 — положительные величины, что следует из неравенства (3.13). Это решающее правило называют байесовским критерием, минимизирующим риск. 
Сравнивая выражение (3.18) с (3.4), можно заметить, что байесовский критерий, минимизирующий риск, является критерием отношения правдоподобия, по с другим порогом по сравнению с критерием (3.4). Кроме того, назначение штрафа за решение эквивалентно изменению априорных вероятностей 
 Для частного случая, когда штрафы (3.12) связаны соотношением 
выражения (3.18) и (3.4) совпадают. Это так называемый случай симметричной функции штрафа, при которой штрафом является вероятность ошибки, и критерий (3.4) минимизирует вероятность ошибки. Другие функции штрафа используются тогда, когда неправильное решение для одного класса является более критичным, чем неправильное решение для другого класса.