Оценки пределов вероятности неправильной классификации на примере прогнозирования опасных отказов
https://doi.org/10.21683/1729-2646-2024-24-3-18-23
Аннотация
Постановка задачи. Многие системы искусственного интеллекта по существу являются системами классификации событий. Они широко используются в предиктивной аналитике. Их роль непрерывно растет при прогнозировании опасных событий на транспорте. Эффективность применения методов искусственного интеллекта в значительной мере зависит от результатов неправильной классификации. Поэтому актуальна задача вычисления или оценки в статистическом смысле вероятности неправильной классификации и определения ее граничных значений. Цель. Оценить границы для комбинированной вероятности неправильной классификации из-за двух различных категорий ошибок: собственно ошибок неправильной классификации и статистических ошибок, возникающих вследствие неправильной классификации. Результаты. Выполнена статистическая оценка порогового значения, которое используется для классификации. Установлены граничные условия для комбинированной вероятности неправильной классификации. Представлено обобщение на N-мерные пространства и на произвольные распределения и формы пороговых поверхностей. Теоретические результаты проиллюстрированы примером практического применения.
Для цитирования:
Шебе Х., Шубинский И.Б., Розенберг Е.Н. Оценки пределов вероятности неправильной классификации на примере прогнозирования опасных отказов. Надежность. 2024;24(3):18-23. https://doi.org/10.21683/1729-2646-2024-24-3-18-23
For citation:
Schäbe H., Shubinski I.B., Rozenberg E.N. Evaluating the limits of misclassification probability. Case study of hazardous failure prediction. Dependability. 2024;24(3):18-23. (In Russ.) https://doi.org/10.21683/1729-2646-2024-24-3-18-23