В чем заключается практическая значимость интегральной функции распределения в машинном обучении?

Практическая значимость интегральной функции распределения в машинном обучении заключается в возможности оценить средний риск, среднюю ошибку или ожидаемую ошибку предсказания. www.uic.unn.ru Эта метрика характеризует качество, или обобщающую способность, модели. www.uic.unn.ru Чем меньше средний риск, тем лучше качество модели. www.uic.unn.ru

Также интегральная функция распределения используется для увеличения размера обучающей выборки путём аугментации данных, в том числе через добавление в неё синтетических данных. keldysh.ru Это помогает улучшить качество предиктора, особенно при использовании глубоких нейронных сетей. keldysh.ru

Ещё одно применение интегралов в машинном обучении — интегрирование функции плотности распределения вероятности. proglib.io Например, вероятность того, что случайная величина находится в интервале между альфа и бета, равна определённому интегралу по функции плотности вероятности с этими пределами. proglib.io