En la demostración del Teorema 6.5 del libro de Devroye et al. ¿cómo se deriva la última desigualdad? E{|η(X)−1/2|I{g(X)≠g∗(X)}}≤E{I{η(X)≠1/2}|η(X)−˜η(X)|I{g(X)≠g∗(X)}}=E{|η(X)−˜η(X)|I{g(X)≠g∗(X)}I{|η(X)−1/2|≤ϵ}I{η(X)≠1/2}}+E{|η(X)−˜η(X)|I{g(X)≠g∗(X)}I{|η(X)−1/2|>ϵ}}≤√E{(˜η(X)−η(X))2}×(√P{|η(X)−1/2|≤ϵ,η(X)≠1/2}+√P{g(X)≠g∗(X),|η(X)−1/2|>ϵ}) Tenga en cuenta que η(x)=E{Y|X=x} es la función de regresión, ˜η(x) es una aproximación de η(x) , g∗(x) es el clasificador de Bayes g∗(x)={0if η(x)≤121otherwise y finalmente, g(x) se define como g∗(x) con ˜η(x) sustituyendo a η(x) . ϵ>0 es fijo. IA es la función indicadora del conjunto A .