Модель алгоритма и её выбор

Понятие модели

Пусть дана обучающая выборка [math](X, T)[/math], где [math] X [/math] — множество значений признаков, [math] T [/math] — множество, содержащее для каждого элемента из X его классификацию.

Пусть множество всевозможных значений признаков [math] \hat{X} [/math], множество всевозможных классификаций [math] \hat{T} [/math].

Пусть задана функция [math] f: \hat{X} -\gt W -\gt \hat{T} [/math], где W - множество дополнительных параметров (весов) функции.

Описанная выше функция f для фиксированного значения весов [math] w \in W [/math] называется решающим правилом.

Модель - это совокупность всех решающих правил, которые получаются путем присваивания весам всех возможных допустимых значений.

Формально модель [math] M = \{f(., w)| w \in W\} [/math].

Модель определяется множеством допустимых весов [math] W [/math] и структурой решающего правила [math] f(.,.) [/math]