Probability matching
ಸಂಭವನೀಯತೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯು ಒಂದು ನಿರ್ಧಾರದ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಇದರಲ್ಲಿ ವರ್ಗ ಸದಸ್ಯತ್ವದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳು ವರ್ಗ ಮೂಲ ದರಗಳಿಗೆ ಅನುಪಾತದಲ್ಲಿರುತ್ತವೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಧನಾತ್ಮಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಶೇಕಡ 60ರಷ್ಟು ಬಾರಿ ಗಮನಿಸಿದರೆ ಮತ್ತು ಋಣಾತ್ಮಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಶೇಕಡ 40ರಷ್ಟು ಬಾರಿ ಗಮನಿಸಿದರೆ, ಸಂಭವನೀಯತೆ-ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸುವ ವೀಕ್ಷಕರು ಶೇಕಡ 60ರಷ್ಟು ನಿದರ್ಶನಗಳಲ್ಲಿ "ಧನಾತ್ಮಕ" ದ ವರ್ಗ ಲೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಮತ್ತು ಶೇಕಡ 40ರಷ್ಟು ನಿದರ್ಶನಗಳಲ್ಲಿ "ಋಣಾತ್ಮಕ" ದ ವರ್ಗ ಲೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತಾರೆ (ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಉದಾಹರಣೆಗಳಿಗಾಗಿ). ಅಂತಹ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾದ ಬಯೇಸಿಯನ್ ನಿರ್ಧಾರದ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವು (ಸರಿಯಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಲು, ನೋಡಿ) ಯಾವಾಗಲೂ "ಧನಾತ್ಮಕ" ವನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು (ಅಂದರೆ, ಇತರ ಮಾಹಿತಿಯ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಬಹುಮತದ ವರ್ಗವನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು), ಇದು ಶೇಕಡಾ 60 ರಷ್ಟು ಗೆಲ್ಲುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಶೇಕಡಾ 52 ರಷ್ಟು ಗೆಲ್ಲುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ (ಅಲ್ಲಿ p ಎಂಬುದು ಧನಾತ್ಮಕ ಸಾಕ್ಷಾತ್ಕಾರದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಾಗಿದೆ, ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಫಲಿತಾಂಶವು ಇಲ್ಲಿ ಇರುತ್ತದೆ). ಸಂಭವನೀಯತೆ-ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವು ಮಾನಸಿಕ ಆಸಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದನ್ನು ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ ಮಾನವ ವಿಷಯಗಳು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬಳಸುತ್ತವೆ (ಇದು ಥಾಂಪ್ಸನ್ ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿರಬಹುದು). ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯು ಮೇಲೆ ತಿಳಿಸಲಾದ ಬಯೇಸಿಯನ್ ನಿರ್ಧಾರದ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದಂತೆಯೇ ಅದೇ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಏಕೈಕ ಪ್ರಕರಣವೆಂದರೆ ಎಲ್ಲಾ ವರ್ಗದ ಮೂಲ ದರಗಳು ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಧನಾತ್ಮಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು 50 ಪ್ರತಿಶತದಷ್ಟು ಬಾರಿ ಗಮನಿಸಿದರೆ, ಬಯೇಸಿಯನ್ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವು 50 ಪ್ರತಿಶತ ನಿಖರತೆಯನ್ನು (1 ×. 5) ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಂತೆ (. 5 ×. 5 +. 5 ×. 5). ಶ್ಯಾಂಕ್ಸ್, ಡಿ. ಆರ್., ಟನ್ನಿ, ಆರ್. ಜೆ., ಮತ್ತು ಮೆಕಾರ್ಥಿ, ಜೆ. ಡಿ. (2002). ಸಂಭವನೀಯತೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮತ್ತು ತರ್ಕಬದ್ಧ ಆಯ್ಕೆಯ ಮರುಪರೀಕ್ಷೆ. ಜರ್ನಲ್ ಆಫ್ ಬಿಹೇವಿಯರಲ್ ಡಿಸಿಷನ್ ಮೇಕಿಂಗ್, 15 (3), 233-250. ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವರ್ಗೀಕರಣ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಅರಿವಿನ ವಿಜ್ಞಾನ ಅರಿವಿನ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳು