最小错误概率贝叶斯分类器和最小风险概率贝叶斯分类器

最小错误概率贝叶斯分类器（Minimum Error Rate Bayesian Classifier）和最小风险概率贝叶斯分类器（Minimum Risk Bayesian Classifier）都是基于贝叶斯决策理论的分类器。

最小错误概率贝叶斯分类器的目标是将样本正确分类的错误率最小化。该分类器根据贝叶斯公式计算出每个类别的后验概率，并选择具有最大后验概率的类别作为预测结果。

最小风险概率贝叶斯分类器则考虑了错误分类的代价，并根据代价矩阵计算出每个类别的期望风险。该分类器选择期望风险最小的类别作为预测结果。

需要注意的是，最小错误概率贝叶斯分类器和最小风险概率贝叶斯分类器都需要先验概率和类条件概率作为输入。这些概率可以通过训练数据集估计得到。