Bayes-Sufficient Representations in Supervised Learning

Ce travail définit les représentations Bayes-suffisantes pour l'apprentissage supervisé, se concentrant sur l'information pertinente pour la prédiction basée sur un problème de décision et une fonction de perte fixes. Il introduit le concept de quotient de Bayes et relie le cadre à l'élicitation de propriétés, montrant comment différentes fonctions de perte exigent des actions Bayes-optimales spécifiques.