率分布的假设使我们可以对预测中的不确定性进行建模（例如，来自数据中的噪声），因为formula_17不是关于formula_18的确定性函数 ，而是在固定formula_18 时具有条件分布formula_20的随机变量 。 我们还假定给定非负实值损失函数formula_21来衡量预测formula_22与真实结果formula_17的差异。则假设formula_24的风险 定义为损失函数的期望值 ： 理论上常用的损失函数是0-1损失函数 ： formula_26 。 学习算法的最终目标是在固