1.5.3 거부 옵션

입력 공간 중 어떤 구역에선느 사후 확률 p(C_k|x) 중 가장 큰 것이 1보다 매우 작다. 즉, 겨합 확률들이 비슷한 값을 가지고 있다는 것, 

이러한 구역들로 인해 분류 오차가 생겨나기도 한다. 이 구역들에 대해서는 해당 구역이 어떤 클래스에 속하지에 대한 우리의 확신 정도가 비교적 적은 것이다. 

몇몇 적용 사례에서는 오류 비율을 최소화하기 위해 이처럼 결정을 내리기 힘든 지역에 대해서는 결정을 피하는 것이 적절할 수도 있다. 

이것이 거부 옵션 reject option 이다. 

예를 들면 가상 의학 진단 예시에서 어떤 클래스에 속하는지가 비교적 확실한 엑스레이 이미지들은 자동화 시스템이 분류하고, 불확실한 이미지들은 사람이 직접 확인하도록 하는것

임곗값을 설정해서 사후 확률들 중에서 가장 큰 값이 threshold 보다 작거나 같을 경우 해당 입력값을 거부하는 방식으로 이를 실행, 

하나의 연속 입력 변수 x 와 두 개의 클래스의 경우에 대한 예시

threshold 값을 통해 거부되는 예시의 비율을 조절할 수 있다.

손실 행렬을 적용하여 이것이 최소화되는 방향으로 가