決定問題を解く3つのアプローチ
⑴ 生成モデル
⑵ 識別モデル
⑶ 識別関数を求めるモデル(確率は計算しない)
上記の3つのアプローチの使い分けに関して
⑶は具体的に入力xを引数にとり、分類問題では直接入力の分類先を出力する識別関数f(x)を求める。つまり、推論段階と決定段階がすべて識別関数である分類器の生成問題にまとめられている。
⑶のアプローチでは事後確率$p(C_k|x)$を求める必要がないように思える
しかし、以下で事後確率を計算する必要性を示す
リスク最小化：損失行列の要素が時間とともに変化する場合
識別関数のみを使って意思決定を行う場合、損失行列を修正したとき訓練データに戻ってクラス分類問題を一から解き直すことになる
→ 計算資源の非効率的な無駄を省く(リスク最小化)ために、事後確率を計算しておく必要がある