【摘要】：通过这个例子，我们可以看到模式分类过程的优点和缺点。由于一些猫的重量大于10千克，而许多狗的重量小于10千克，因此，我们的标准并没有很好的辨别力。继续考虑我们的简单例子，首先，我们可以尝试选择关于重量的更好的阈值。通过观察这两个概率分布，我们可以期望：能够得到一个重量标准，来对猫和狗进行更好的区分。此外，知道测试样本中猫和狗的比例，对于分类任务也是有帮助的。一个好的阈值可能是：使得期望误差最小的阈值。
模式分类的目的是：测量我们想要分类的物体的特征，并且，根据特征测量结果来判断物体的所属类别。例如，如果所有的猫的重量都小于10千克，而所有狗的重量都大于10千克，那么，我们可以用这个信息来对给定的一组动物进行分类。通过这个例子，我们可以看到模式分类过程的优点和缺点。由于一些猫的重量大于10千克，而许多狗的重量小于10千克，因此，我们的标准并没有很好的辨别力。我们的方法尽管简单，但是，分类效果并不好。为了得到更好的分类结果，我们可以加入其他的标准，但是，这样做同时会使得分类过程变得更加复杂。
继续考虑我们的简单例子，首先，我们可以尝试选择关于重量的更好的阈值。为了做到这一点，我们需要得到关于猫和狗的重量的概率分布的统计信息。通过观察这两个概率分布，我们可以期望：能够得到一个重量标准，来对猫和狗进行更好的区分。此外，知道测试样本中猫和狗的比例，对于分类任务也是有帮助的。(www.xing528.com)
这里，我们可以得到两种误差：1)一只猫被错误地判断成狗，或者反过来，2)一只狗被错误地判断成猫。一个好的阈值可能是：使得期望误差最小的阈值。通常情况下，分类结果会导致一些后续的行为，我们可以将这些后续行为和误差结合起来，计算出误差所造成的代价。我们可以通过调整阈值，来使得这个代价最小，而不是使得总的期望误差最小。
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