当我通过朴素贝叶斯分类器时，由于分类器具有准确的参数，我无法弄清楚发生错误的概率是多少？是通过计算（1-精度）来测量的。还是我在这里想念的其他东西？
所以问题基本上是：假设您有一个特征x，并且给出了它的条件概率-
a) Alpha x=0,y=0
b) 1- alpha x=1, y=0
c) 1- Beta x=0,y=1
d) Beta x=1,y=1
并给出先验是统一的
Pr(y=0)=Pr(y=1) == 1/2
alpha and beta > 1/2
因此，如果朴素贝叶斯具有准确的参数，那么产生错误的P是多少？
如果有人可以提供帮助，那将是巨大的帮助。谢谢：）