Loss Function, Risk Function   손실 함수, 위험 함수

(2020-09-05)
1. 손실 함수 (Loss Function)추정/예측 모델을 정하고, 이 모델데이터를 얼마나 잘 추정/예측하는지 나타내는 함수 
     - 모수 θ를 추정값 t로 추정할 때, 잘못 추정함으로써 발생되는 손실(loss) 정도

  ㅇ 손실 함수 표현식
     -  l(t;θ) ≥ 0
        . 여기서,
           .. t=θ일 때, l(t;θ) = 0
           .. t는 추정량 T=T(X1,X2,...,Xn)의 개별 값
           .. 표본값 t는 X1,X2,...,Xn에 종속됨

  ㅇ 例)
     -  l(t;θ) = (t-θ)2 : 제곱오차 손실 함수
     -  l(t;θ) = | t-θ | : 절대값오차 손실 함수


2. 위험 함수 (Risk Function)

  ㅇ 특정한 표본추출법에 의해 야기될 수 있는 표본 오차의 정도를 나타내는 함수
     - 즉, 그러한 방법에 따른 손실함수의 평균화

  ㅇ 위험 함수 표현식
     -  R(θ;T) = E[l(T;θ)]


[결정이론] 1. 결정 이론 2. 결정 규칙 3. 결정 트리 4. ML 규칙 5. MAP 규칙 6. 결정 이론 용어 7. 손실함수,위험함수
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              7. 손실함수,위험함수
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