理解 Bayes optimal error 贝叶斯最优误差

最近学习ML项目构建的时候涉及到“极限模型”的问题，其中谈到贝叶斯最优误差即系统所能达到的最低误差，那么贝叶斯误差是什么呢？在看过一些资料后，以下是我的总结以及一些个人想法： 贝叶斯最优误差是已知真实分布前提下的最优误差 这里可能产生的疑问：既然已知了真实的分布，那么为什么会有误差呢？ 需要注意的，贝叶斯最优误差针对的是“分类问题”，即给出确切的类别而并非给出一个分布。事实上，如果我们需要给出的是

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