Probability matching
সম্ভাব্যতা মিল একটি সিদ্ধান্তের কৌশল যেখানে শ্রেণী সদস্যতার ভবিষ্যদ্বাণী শ্রেণী ভিত্তিক হারের সাথে আনুপাতিক। সুতরাং, যদি প্রশিক্ষণ সেটের ইতিবাচক উদাহরণগুলি 60 শতাংশ সময় পর্যবেক্ষণ করা হয় এবং নেতিবাচক উদাহরণগুলি 40 শতাংশ সময় পর্যবেক্ষণ করা হয়, তবে পর্যবেক্ষক সম্ভাব্যতা-মিলনের কৌশল ব্যবহার করে (লেবেলবিহীন উদাহরণের জন্য) 60 শতাংশ ক্ষেত্রে "ইতিবাচক" এর একটি শ্রেণী লেবেল এবং 40 শতাংশ ক্ষেত্রে "নেতিবাচক" এর একটি শ্রেণী লেবেলের পূর্বাভাস দেবেন। এই ধরনের ক্ষেত্রে সর্বোত্তম বায়েসিয়ান সিদ্ধান্তের কৌশল (সঠিক ভবিষ্যদ্বাণীর সংখ্যা সর্বাধিক করার জন্য, দেখুন) হল সর্বদা "ইতিবাচক" ভবিষ্যদ্বাণী করা (অর্থাৎ, অন্যান্য তথ্যের অভাবে সংখ্যাগরিষ্ঠ বিভাগের ভবিষ্যদ্বাণী করা), যার জয়ের পরিবর্তে 60 শতাংশ সম্ভাবনা রয়েছে যার জয়ের 52 শতাংশ রয়েছে (যেখানে পি হল ইতিবাচক উপলব্ধির সম্ভাবনা, এখানে মিলনের ফলাফল হবে)। সম্ভাব্যতা-মিলনের কৌশলটি মনস্তাত্ত্বিক আগ্রহের কারণ এটি প্রায়শই সিদ্ধান্ত এবং শ্রেণিবিন্যাস অধ্যয়নে মানব বিষয়গুলির দ্বারা নিযুক্ত করা হয় (যেখানে এটি থম্পসন স্যাম্পলিংয়ের সাথে সম্পর্কিত হতে পারে)। একমাত্র ক্ষেত্রে যখন সম্ভাব্যতা ম্যাচিং উপরে উল্লিখিত বায়েসিয়ান সিদ্ধান্ত কৌশলের মতো একই ফলাফল দেবে যখন সমস্ত শ্রেণীর ভিত্তি হার একই থাকে। সুতরাং, যদি প্রশিক্ষণ সেটের ইতিবাচক উদাহরণগুলি 50 শতাংশ সময় পর্যবেক্ষণ করা হয়, তবে বায়েসিয়ান কৌশলটি 50 শতাংশ নির্ভুলতা (1 ×. 5) অর্জন করবে, ঠিক যেমন সম্ভাব্যতা ম্যাচিং (. 5 ×. 5 +. 5 ×. 5)। রেফারেন্স শ্যাঙ্কস, ডি. আর., টুনি, আর. জে., এবং ম্যাকার্থি, জে. ডি. (2002)। সম্ভাব্যতা ম্যাচিং এবং যুক্তিসঙ্গত পছন্দের একটি পুনরায় পরীক্ষা। জার্নাল অফ বিহেভিওরাল ডিসিশন মেকিং, 15 (3), 233-250। পরিসংখ্যানগত শ্রেণিবিন্যাস মেশিন লার্নিং সিদ্ধান্ত গ্রহণ জ্ঞানীয় বিজ্ঞান জ্ঞানীয় পক্ষপাত