Contrast set learning
ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಸೆಟ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಎಂಬುದು ಅಸೋಸಿಯೇಷನ್ ರೂಲ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ನ ಒಂದು ರೂಪವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಪ್ರತಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಂಪಿಗೆ ಗುರುತಿಸುವ ಪ್ರಮುಖ ಮುನ್ಸೂಚಕಗಳನ್ನು ರಿವರ್ಸ್-ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಗುಂಪುಗಳ ನಡುವೆ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಗುಂಪಿಗೆ (ಪದವಿ ಪ್ರಕಾರದಿಂದ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ) ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಸೆಟ್ ಕಲಿಯುವವರು ಸ್ನಾತಕೋತ್ತರ ಪದವಿಗಳನ್ನು ಬಯಸುವ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಮತ್ತು ಪಿಎಚ್ಡಿ ಪದವಿಗಳಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವವರ ನಡುವಿನ ವಿಭಿನ್ನ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅವಲೋಕನ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಭ್ಯಾಸವೆಂದರೆ ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು, ಒಂದು ವಸ್ತು ಅಥವಾ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ನೋಡುವುದು ಮತ್ತು ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ವಸ್ತುವು ಯಾವ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಸೇರಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು. ಹೊಸ ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದಂತೆ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗೆ ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ನೀಡುವ ಮೂಲಕ), ಈ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಸೆಟ್ ಕಲಿಕೆ ವಿರುದ್ಧ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರರು ದತ್ತಾಂಶದ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ಓದುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಹೊಸ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವರ್ಗಗಳ ಸರಣಿಯಲ್ಲಿ ಇರಿಸಲು ಬಳಸುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಾರೆ, ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಸೆಟ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಒಂದು ವಸ್ತುವು ಸೇರಿರುವ ವರ್ಗವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಒಂದು ವಸ್ತುವನ್ನು ವರ್ಗದ ಸದಸ್ಯ ಎಂದು ಗುರುತಿಸುವ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ರಿವರ್ಸ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂದರೆ, ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಸೆಟ್ ಕಲಿಯುವವರು ವರ್ಗ ವಿತರಣೆಯಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಾರೆ. ಅವರು ಒಂದು ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಇನ್ನೊಂದರಿಂದ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತಗೊಳಿಸುವ ಪ್ರಮುಖ ಮುನ್ಸೂಚಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಾರೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಏರೋಸ್ಪೇಸ್ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಹೊಸ ರಾಕೆಟ್ನ ಪರೀಕ್ಷಾ ಉಡಾವಣೆಯ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ದಾಖಲಿಸಬಹುದು. ಉಡಾವಣೆಯ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ನಿಯಮಿತ ಮಧ್ಯಂತರಗಳಲ್ಲಿ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ, ರಾಕೆಟ್ನ ಪಥ, ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ತಾಪಮಾನ, ಬಾಹ್ಯ ಒತ್ತಡಗಳು ಮುಂತಾದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹಲವಾರು ಯಶಸ್ವಿ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ನಂತರ ರಾಕೆಟ್ ಉಡಾವಣೆಯು ವಿಫಲವಾದರೆ, ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಯಶಸ್ವಿ ಮತ್ತು ವಿಫಲ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಸೆಟ್ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಸೆಟ್ ಕಲಿಯುವವರು ಅಸೋಸಿಯೇಷನ್ ನಿಯಮಗಳ ಒಂದು ಗುಂಪನ್ನು ತಯಾರಿಸುತ್ತಾರೆ, ಅದು ಅನ್ವಯಿಸಿದಾಗ, ಪ್ರತಿ ವಿಫಲ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಪ್ರಮುಖ ಮುನ್ಸೂಚಕಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಯಶಸ್ವಿ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ (ತಾಪಮಾನವು ತುಂಬಾ ಹೆಚ್ಚಾಗಿತ್ತು, ಗಾಳಿಯ ಒತ್ತಡವು ತುಂಬಾ ಹೆಚ್ಚಾಗಿತ್ತು, ಇತ್ಯಾದಿ). ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಸೆಟ್ ಕಲಿಕೆ ಎಂಬುದು ಅಸೋಸಿಯೇಷನ್ ನಿಯಮ ಕಲಿಕೆಯ ಒಂದು ರೂಪವಾಗಿದೆ. ಅಸೋಸಿಯೇಷನ್ ರೂಲ್ ಕಲಿಯುವವರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಸಂಭವಿಸುವ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತಾರೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಾಲ್ಕು ವರ್ಷಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳಲ್ಲಿ ದಾಖಲಾದ ಜನರು ಮತ್ತು ಪೂರ್ಣ ಕೋರ್ಸ್ ಲೋಡ್ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಜನರು ಸಹ ಕ್ಯಾಂಪಸ್ ಬಳಿ ವಾಸಿಸುತ್ತಾರೆ). ಪ್ರಸ್ತುತ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಬದಲು, ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಸೆಟ್ ಕಲಿಯುವವರು ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ಅವುಗಳ ವಿತರಣೆಯಲ್ಲಿ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುವ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಾರೆ (ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ, ಆ ಗುಂಪುಗಳಿಗೆ ಮುನ್ಸೂಚಕಗಳಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು). ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಸೆಟ್ ಕಲಿಯುವವರು, "ಬ್ಯಾಚುಲರ್ ಪದವಿ ಹೊಂದಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಅಥವಾ ಪಿಎಚ್ಡಿ ಹೊಂದಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಪ್ರಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳು ಯಾವುವು, ಮತ್ತು ಪಿಎಚ್ಡಿ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಚುಲರ್ ಪದವಿ ಹೊಂದಿರುವ ಜನರು ಹೇಗೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತಾರೆ?" ಎಂದು ಕೇಳಬಹುದು. C4.5 ನಂತಹ ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಕ್ಲಾಸಿಫೈಯರ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ವರ್ಗ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಯಾವುದೇ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ (ಅಂದರೆ, ವರ್ಗವು "ಒಳ್ಳೆಯದು" ಅಥವಾ "ಕೆಟ್ಟದು" ಎಂದು ಅವರಿಗೆ ತಿಳಿದಿಲ್ಲ). ಅಂತಹ ಕಲಿಯುವವರು ಕೆಲವು ಅಪೇಕ್ಷಿತ ತರಗತಿಗಳ ಕಡೆಗೆ ತಮ್ಮ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಯನ್ನು ಪಕ್ಷಪಾತ ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಗುಂಪುಗಳ ನಡುವೆ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಸೆಟ್ ಕಲಿಕೆಯ ಗುರಿಯಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಕೆಲವು ವರ್ಗೀಕರಣಗಳ ಕಡೆಗೆ ಕಲಿತ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. MINWAL ಅಥವಾ TAR ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಕುಟುಂಬದಂತಹ ಹಲವಾರು ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಸೆಟ್ ಕಲಿಯುವವರು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗೆ ಆಸಕ್ತಿಯಿರುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಕಡೆಗೆ ಕಲಿತ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ ಪ್ರತಿ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ತೂಕವನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಸೆಟ್ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ತೂಕದ ವರ್ಗ ಕಲಿಕೆಯ ಒಂದು ರೂಪವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಃ ಸೂಪರ್ಮಾರ್ಕೆಟ್ ಖರೀದಿಗಳು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವರ್ಗೀಕರಣ, ಅಸೋಸಿಯೇಷನ್ ರೂಲ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಸೆಟ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸರಳವಾದ ಸೂಪರ್ಮಾರ್ಕೆಟ್ ರೂಪಕದಿಂದ ವಿವರಿಸಬಹುದು. ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸಣ್ಣ ದತ್ತಾಂಶ ಸಮೂಹದಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿ ಸಾಲು ಸೂಪರ್ಮಾರ್ಕೆಟ್ ವಹಿವಾಟಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ "1" ವಸ್ತುವನ್ನು ಖರೀದಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ (ಒಂದು "0" ವಸ್ತುವನ್ನು ಖರೀದಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ): ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗಮನಿಸಿದರೆ, ಈರುಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ಆಲೂಗಡ್ಡೆಯನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಖರೀದಿಸುವ ಗ್ರಾಹಕರು ಹ್ಯಾಂಬರ್ಗರ್ ಮಾಂಸವನ್ನು ಸಹ ಖರೀದಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ ಎಂದು ಅಸೋಸಿಯೇಷನ್ ರೂಲ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು. ಈರುಳ್ಳಿ, ಆಲೂಗಡ್ಡೆ ಮತ್ತು ಹ್ಯಾಂಬರ್ಗರ್ ಮಾಂಸವನ್ನು ಖರೀದಿಸಿದ ಗ್ರಾಹಕರು ಅಡುಗೆಗಾಗಿ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಖರೀದಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಣವು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು. ಅಡುಗೆಗಾಗಿ ಶಾಪಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಗ್ರಾಹಕರು ಮತ್ತು ವಾರ್ಷಿಕೋತ್ಸವದ ಔತಣಕೂಟಕ್ಕಾಗಿ ಶಾಪಿಂಗ್ ಮಾಡುವವರ ನಡುವಿನ ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೆಂದರೆ ಗ್ರಾಹಕರು ಅಡುಗೆಗಾಗಿ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಖರೀದಿಸುವುದರಿಂದ ಈರುಳ್ಳಿ, ಆಲೂಗಡ್ಡೆ ಮತ್ತು ಹ್ಯಾಂಬರ್ಗರ್ ಮಾಂಸವನ್ನು ಖರೀದಿಸುತ್ತಾರೆ (ಮತ್ತು ಫೋಯ್ ಗ್ರಾಸ್ ಅಥವಾ ಷಾಂಪೇನ್ ಅನ್ನು ಖರೀದಿಸುವುದಿಲ್ಲ). ಟ್ರೀಟ್ಮೆಂಟ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ತೂಕದ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತ-ಸೆಟ್ ಕಲಿಕೆಯ ಒಂದು ರೂಪವಾಗಿದ್ದು ಅದು ಒಂದೇ ಅಪೇಕ್ಷಣೀಯ ಗುಂಪನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉಳಿದ ಅನಪೇಕ್ಷಿತ ಗುಂಪುಗಳಿಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ಅದನ್ನು ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ (ಅಪೇಕ್ಷಣೀಯತೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ತೂಕದ ವರ್ಗಗಳು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ). ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಬರುವ "ಚಿಕಿತ್ಸೆ" ಯು ನಿಯಮಗಳ ಒಂದು ಗುಂಪನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಅನ್ವಯಿಸಿದಾಗ, ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಫಲಿತಾಂಶಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಕಲಿಕೆ ಈ ಕೆಳಗಿನ ನಿರ್ಬಂಧಗಳ ಮೂಲಕ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಸೆಟ್ ಕಲಿಕೆಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆಃ ಎಲ್ಲಾ ಗುಂಪುಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಬದಲು, ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಕಲಿಕೆ ಗಮನಹರಿಸಲು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಂಪನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಈ ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಗುಂಪಿಗೆ ಒಂದು ತೂಕವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉಳಿದ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಒಂದು "ಅನಪೇಕ್ಷಿತ" ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಕಲಿಕೆ ಕನಿಷ್ಠ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಚಿಕಿತ್ಸೆಯು ಗರಿಷ್ಠ ನಾಲ್ಕು ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ (ಅಂದರೆ, ರಾಕೆಟ್ ಸ್ಕೇಟ್ಬೋರ್ಡ್ನಿಂದ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಕಾರಣಗಳನ್ನು ಹೇಳುವ ಬದಲು, ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಕಲಿಯುವವರು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ರಾಕೆಟ್ಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಒಂದರಿಂದ ನಾಲ್ಕು ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ತಿಳಿಸುತ್ತಾರೆ. ಸರಳತೆಯ ಮೇಲೆ ಈ ಗಮನವು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಕಲಿಯುವವರಿಗೆ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಕಲಿಕೆ ವರ್ಗ ವಿತರಣೆಯ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಸಣ್ಣ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಬಯಸುತ್ತದೆ. ಪರಿಕಲ್ಪನಾತ್ಮಕವಾಗಿ, ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಕಲಿಯುವವರು ಎಲ್ಲಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಗೆ ಮೌಲ್ಯಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭಾವ್ಯ ಉಪಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅಂತಹ ಹುಡುಕಾಟವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ಅಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಕಲಿಕೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಸಮರುವಿಕೆಯನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಅನ್ವಯಿಸಿದಾಗ, ಅಪೇಕ್ಷಿತ ವರ್ಗವು ಅಲ್ಪಸಂಖ್ಯಾತವಾಗಿರುವ ವರ್ಗ ವಿತರಣೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಃ ಬೋಸ್ಟನ್ ವಸತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಉದಾಹರಣೆಯು ಬೋಸ್ಟನ್ ನಗರದಿಂದ ವಸತಿ ದತ್ತಾಂಶದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ (500 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕ್ಷುಲ್ಲಕವಲ್ಲದ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್) ಚಿಕಿತ್ಸೆ ಕಲಿಯುವವರ ಟಿಎಆರ್ 3 ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿ ಮನೆಗೆ ಹಲವಾರು ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಮನೆಯನ್ನು ಅದರ ಗುಣಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಕಡಿಮೆ, ಮಧ್ಯಮ-ಕಡಿಮೆ, ಮಧ್ಯಮ-ಎತ್ತರ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ). ಬಯಸಿದ ವರ್ಗವನ್ನು "ಉನ್ನತ" ಎಂದು ಹೊಂದಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಎಲ್ಲಾ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಅನಪೇಕ್ಷಿತವೆಂದು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಕಲಿಯುವವರ ಫಲಿತಾಂಶವು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿರುತ್ತದೆಃ ಬೇಸ್ಲೈನ್ ವರ್ಗ ವಿತರಣೆ-ಕಡಿಮೆಃ 29 ಪ್ರತಿಶತ ಮಧ್ಯಮಃ 29 ಪ್ರತಿಶತ ಮಧ್ಯಮಃ 21 ಪ್ರತಿಶತ ಹೆಚ್ಚಿನಃ 21 ಪ್ರತಿಶತ ಸೂಚಿಸಿದ ಚಿಕಿತ್ಸೆಃ [ಪಿಟಿಆರ್ಎಟಿಐಓ = [12.6.16] ಹೊಸ ವರ್ಗ ವಿತರಣೆ-ಕಡಿಮೆಃ 0 ಪ್ರತಿಶತ ಮಧ್ಯಮಃ 0 ಪ್ರತಿಶತ ಮಧ್ಯಮಃ 3 ಪ್ರತಿಶತ ಹೆಚ್ಚಿನಃ 97 ಪ್ರತಿಶತ ಯಾವುದೇ ಅನ್ವಯಿಕ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳಿಲ್ಲದೆ (ನಿಯಮಗಳು), ಬಯಸಿದ ವರ್ಗವು ವರ್ಗ ವಿತರಣೆಯ ಕೇವಲ 21 ಪ್ರತಿಶತವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, 6.7 ರಿಂದ 9.78 ಕೊಠಡಿಗಳು ಮತ್ತು ನೆರೆಹೊರೆಯ ಪೋಷಕ-ಶಿಕ್ಷಕ ಅನುಪಾತ 12.6 ರಿಂದ 16 ಇರುವ ಮನೆಗಳ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಿದರೆ, ಉಳಿದ ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ 97 ಪ್ರತಿಶತವು ಅಪೇಕ್ಷಿತ ವರ್ಗಕ್ಕೆ (ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮನೆಗಳು) ಸೇರುತ್ತವೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಸೆಟ್ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಹಲವಾರು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳಿವೆ. ಈ ಕೆಳಗಿನ ಉಪವಿಭಾಗಗಳು ಎರಡು ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತವೆ. STUCCO ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಸೆಟ್ ಕಲಿಯುವವರು ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಸೆಟ್ಗಳಿಂದ ಕಲಿಯುವ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಟ್ರೀ ಸರ್ಚ್ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತಾರೆ, ಅಲ್ಲಿ ಟ್ರೀನ ಮೂಲ ನೋಡ್ ಖಾಲಿ ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಸೆಟ್ ಆಗಿದೆ. ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಅಂಗೀಕೃತ ಕ್ರಮದ ಮೂಲಕ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾದ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ವಸ್ತುಗಳೊಂದಿಗೆ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ವಿಶೇಷಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮಕ್ಕಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಒಂದೇ ನೋಡ್ಗಳಿಗೆ ಎರಡು ಬಾರಿ ಭೇಟಿ ನೀಡುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು). ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಪದಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವ ಪದಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮಕ್ಕಳು ರೂಪುಗೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ರೂಪುಗೊಂಡ ಮರವನ್ನು ಅಗಲ-ಮೊದಲ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹುಡುಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಗುಂಪಿಗೆ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಎಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ನೋಡ್ ಅನ್ನು ನಂತರ ಅದು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿದೆಯೇ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡದಾಗಿದೆಯೇ, ಅದನ್ನು ಕತ್ತರಿಸಬೇಕೇ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಮಕ್ಕಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬೇಕೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಲಾ ಗಮನಾರ್ಹ ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಸೆಟ್ಗಳು ನೆಲೆಗೊಂಡ ನಂತರ, ಪೋಸ್ಟ್-ಪ್ರೊಸೆಸರ್ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ತೋರಿಸಲು ಉಪವಿಭಾಗವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ-ಕಡಿಮೆ ಕ್ರಮ, ಸರಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮೊದಲು ತೋರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಉನ್ನತ ಕ್ರಮದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು "ಆಶ್ಚರ್ಯಕರ ಮತ್ತು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿವೆ". ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಸೆಟ್ ಬೆಂಬಲವು ಎಲ್ಲಾ ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ಸಮಾನವಾಗಿರುತ್ತದೆ (ಅಂದರೆ, ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಸೆಟ್ ಬೆಂಬಲವು ಗುಂಪು ಸದಸ್ಯತ್ವದಿಂದ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿದೆ) ಎಂಬ ಶೂನ್ಯ ಊಹೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದರಿಂದ ಬೆಂಬಲ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವು ಬರುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಗುಂಪಿಗೆ ಬೆಂಬಲ ಎಣಿಕೆ ಆವರ್ತನ ಮೌಲ್ಯವಾಗಿದ್ದು, ಇದನ್ನು ಆಕಸ್ಮಿಕ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಸಾಲು ವ್ಯತಿರಿಕ್ತ ಗುಂಪಿನ ಸತ್ಯ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಕಾಲಮ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಗುಂಪು ಸದಸ್ಯತ್ವ ಆವರ್ತನವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಸೆಟ್ ಆವರ್ತನಗಳು ಮತ್ತು ಶೂನ್ಯ ಊಹೆಗಳ ನಡುವಿನ ಅನುಪಾತಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿದ್ದರೆ, ಅನುಪಾತಗಳಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಅಸ್ಥಿರಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆಯೇ ಅಥವಾ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಕಾರಣಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ನಿರ್ಧರಿಸಬೇಕು. ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ಆವರ್ತನದ ಎಣಿಕೆಯನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಎಣಿಕೆಗೆ ಹೋಲಿಸುವ ಚಿ-ಚದರ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು. ನೋಡ್ನ ಎಲ್ಲಾ ವಿಶೇಷತೆಗಳು ಎಂದಿಗೂ ಗಮನಾರ್ಹ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಸೆಟ್ಗೆ ಕಾರಣವಾಗದಿದ್ದಾಗ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಮರದಿಂದ ಕತ್ತರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕತ್ತರಿಸುವ ನಿರ್ಧಾರವು ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆಃ ಕನಿಷ್ಠ ವಿಚಲನದ ಗಾತ್ರಃ ಯಾವುದೇ ಎರಡು ಗುಂಪುಗಳ ಬೆಂಬಲದ ನಡುವಿನ ಗರಿಷ್ಠ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಬಳಕೆದಾರ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಿತಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿರಬೇಕು. ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಜೀವಕೋಶದ ಆವರ್ತನಗಳುಃ ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಸೆಟ್ ವಿಶೇಷವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಆಕಸ್ಮಿಕ ಕೋಷ್ಟಕದ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಜೀವಕೋಶದ ಆವರ್ತನಗಳು ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತವೆ. ಈ ಆವರ್ತನಗಳು ತುಂಬಾ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದ್ದಾಗ, ಚಿ-ಚದರ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಿಂಧುತ್ವವನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಿತಿಗಳುಃ ಶೂನ್ಯ ಊಹೆಯು ನಿಜವಾಗಿದ್ದಾಗ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾದ ಅಂಕಿ ಅಂಶದ ವಿತರಣೆಯ ಮೇಲೆ ಮೇಲಿನ ಮಿತಿಯನ್ನು ಇಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಕಡಿತವನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದಾಗ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಕತ್ತರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. TAR3 ತೂಕದ ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಸೆಟ್ ಕಲಿಯುವವರು ಎರಡು ಮೂಲಭೂತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ್ದಾರೆ-ನಿಯಮ ಗುಂಪಿನ ಲಿಫ್ಟ್ ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲ. ಕೆಲವು ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಆ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಹೇರಿದ ನಂತರ ಉದಾಹರಣೆಗಳ ಗುಂಪಿಗೆ ಮಾಡುವ ಬದಲಾವಣೆಯು ನಿಯಮಗಳ ಗುಂಪಿನ ಲಿಫ್ಟ್ ಆಗಿದೆ (ಅಂದರೆ, ನಿಯಮದ ಹೇರಿಕೆಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ವರ್ಗ ವಿತರಣೆ ಹೇಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ). ಪ್ರತಿ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಜೋಡಿಸಲಾದ ತೂಕಗಳ ಮೊತ್ತದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ವರ್ಗವು ಸಂಭವಿಸುವ ಆವರ್ತನದಿಂದ ಗುಣಿಸಿದಾಗ ಅತಿದೊಡ್ಡ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಪ್ರೇರೇಪಿಸುವ ನಿಯಮಗಳ ಚಿಕ್ಕ ಗುಂಪನ್ನು ಟಿಎಆರ್3 ಹುಡುಕುತ್ತದೆ. ನಿಯಮಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ವಿಧಿಸಲಾಗಿರುವ ಗುಂಪಿನ ಅಂಕವನ್ನು ಬೇಸ್ಲೈನ್ ಗುಂಪಿನ ಅಂಕದಿಂದ ಭಾಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ಲಿಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ (ಅಂದರೆ, ಯಾವುದೇ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ). ಲಿಫ್ಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹಿಮ್ಮುಖಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಟಿಎಆರ್3 ಕಲಿಯುವವರು ಉಳಿದ ತರಗತಿಗಳಿಗೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಗುರಿ ವರ್ಗವನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ. ಒಂದು ನಿಯಮದ ಲಿಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ಅವಲಂಬಿಸುವುದು ಸಮಸ್ಯಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ. ತಪ್ಪಾದ ಅಥವಾ ದಾರಿತಪ್ಪಿಸುವ ಡೇಟಾ ಶಬ್ದವು, ವಿಫಲವಾದ ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಮಿತಿಮೀರಿದ ನಿಯಮ ಸೆಟ್ಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಅಂತಹ ಮಿತಿಮೀರಿದ ಮಾದರಿಯು ದೊಡ್ಡ ಲಿಫ್ಟ್ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ಇದು ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಚಾಲ್ತಿಯಲ್ಲಿರುವ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಅತಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು, TAR3 ಬೆಂಬಲದ ಮಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಈ ಮಿತಿಯ ತಪ್ಪು ಬದಿಯಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಗುರಿ ವರ್ಗವನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ಬೆಂಬಲದ ಮಿತಿಯು ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ಸರಬರಾಜು ಮಾಡಲಾದ ಮೌಲ್ಯವಾಗಿದೆ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 0.20), ಇದನ್ನು ಒಟ್ಟಾರೆ ದತ್ತಾಂಶ ಸಮೂಹದಲ್ಲಿ ಆ ವರ್ಗದ ಆವರ್ತನಕ್ಕೆ ನಿಯಮವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿದಾಗ ಗುರಿ ವರ್ಗದ ಆವರ್ತನದ ಅನುಪಾತಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಮಿತಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಬೆಂಬಲದೊಂದಿಗೆ TAR3 ಎಲ್ಲಾ ನಿಯಮಗಳ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಲಿಫ್ಟ್ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಬೆಂಬಲ ಮೌಲ್ಯಗಳೆರಡರ ಅಗತ್ಯತೆಯ ಮೂಲಕ, TAR3 ಆದರ್ಶ ನಿಯಮಗಳ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹಿಂದಿರುಗಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಸಣ್ಣ ನಿಯಮಗಳ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಸಹ ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಕಡಿಮೆ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡರೆ, ಆ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪುರಾವೆಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುತ್ತವೆ. TAR3 ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಹೆಚ್ಚಿನ ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಮೌಲ್ಯದ ಶ್ರೇಣಿಗಳಿಂದ ಮಾತ್ರ ನಿಯಮಗಳ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಮೌಲ್ಯ ಶ್ರೇಣಿಗಳ ಲಿಫ್ಟ್ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಮೊದಲು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಯಾವ ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಬೇಕೆಂದು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಅಂಕಗಳನ್ನು ನಂತರ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಚಿತ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಟಿಎಆರ್3 ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಈ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ ಕಡಿಮೆ ಅಂಕಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿಲ್ಲ. ಅಭ್ಯರ್ಥಿಯ ನಿಯಮದ ಗುಂಪನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು, ಹಲವಾರು ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅಭ್ಯರ್ಥಿ ನಿಯಮ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ನಂತರ ಸ್ಕೋರ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸುತ್ತುಗಳ ನಂತರ ಯಾವುದೇ ಸುಧಾರಣೆ ಕಂಡುಬರದಿದ್ದರೆ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಕೊನೆಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಟಾಪ್-ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ನಿಯಮ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಹಿಂದಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ದತ್ತಾಂಶ ನಿರ್ವಹಣೆ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ