확률 일치

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확률 매칭은 계급 멤버십 예측이 계급 기준율에 비례하는 의사결정 전략이다.따라서 훈련에서 긍정적인 예가 60% 관찰되고 부정적인 예가 40% 관찰되는 경우, 확률 매칭 전략을 사용하는 관찰자는 (표시가 없는 예에 대해) 60%의 경우에 "긍정적"의 클래스 라벨을, 40%의 경우에 "부정적"의 클래스 라벨을 예측한다.

이런 경우에도는 최적의 베이 시안 결정 전략(정확한 예측의 수를 최대화하는 데 뛰어난 능력을 보이Duda, 하트&Stork(2001년))이 아니라 어디 p은 확률(승리의 52%매칭 1등 당첨의 60%기회가 있"긍정적인"(즉, 다른 정보들의 부족으로 대부분 부문이라고 예상하고 있다.), 예측해야 합니다.의양의 실현, 매칭의 $결과$는 ${\displaystyle {p\mathrm{}}^{}}$2 +${\displaystyle }$(${\displaystyle 1}$ -${\displaystyle {}^{}}$p ) ${\displaystyle {2\mathrm{}}^{}}${\$displaystyle$ p$^{2}+(1-p)^{$2$\}\},$ ${\displaystyle \mathrm{여기}}$서$$.6${\displaystyle }$×${\displaystyle \mathrm{}.6}$ + ${\displaystyle .4.4}$\\$displaystyle .6\p .6+.4\cs$.$4}$이 될 것이다.$$확률 매칭 전략은 의사결정 및 분류 연구(톰슨 샘플링과 관련이 있을 수 있는 곳)에서 인간 피험자에 의해 자주 채용되기 때문에 심리학적 관심사다.

확률 일치가 위에서 언급한 베이시안 의사결정 전략과 동일한 결과를 산출할 수 있는 유일한 경우는 모든 등급 기준 비율이 동일한 경우다.따라서 훈련에서 50%의 긍정적인 예가 관찰될 경우 베이시안 전략은 확률 일치율(.5 ×.5 + .5 × .5)과 마찬가지로 50% 정확도(1 × .5)를 산출한다.

참조

• Duda, Richard O.; Hart, Peter E.; Stork, David G. (2001), Pattern Classification (2nd ed.), New York: John Wiley & Sons

• Sanks, D. R., Tunney, R. J., & McCarthy, J. D. (2002).확률 매칭과 합리적인 선택의 재점검.행동 결정 저널, 15(3), 233-250.

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