近日，山西大学智能信息处理研究所研究团队于《IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence》期刊发表了题为《EvaluatingClassificationModelAgainstBayesErrorRate》的论文。山西大学计算机与信息技术学院的博士研究生陈庆强为该论文的第一作者，通讯作者为曹付元教授和梁吉业教授，合作者为博士生邢颖。该研究以评估分类模型为目的，针对贝叶斯错误率难以被估计的关键科学问题开展准确的贝叶斯错误率估计研究。
如何精准估计贝叶斯错误率是机器学习中的一个研究难题。贝叶斯错误率是分类器所能达到的最低错误率，可为模型性能提升提供理论上的参照标准。近年来，基于散度估计贝叶斯错误率的方法受到了较多的