Optimale Strategie für die selektive Klassifizierung bei Vorhandensein von Daten außerhalb der Verteilung
Die optimale Strategie für das SCOD-Problem besteht aus einem Bayes-Klassifikator für In-Verteilungs-Daten und einem Selektor, der als stochastischer linearer Klassifikator in einem 2D-Raum dargestellt wird, unter Verwendung i) des bedingten Risikos des In-Verteilungs-Klassifikators und ii) des Likelihood-Verhältnisses von In-Verteilungs- und Daten außerhalb der Verteilung als Eingabe.
