Uncertainty coefficient
পরিসংখ্যানে, অনিশ্চয়তা সহগ, যাকে দক্ষতা, এনট্রপি সহগ বা থিলের ইউ বলা হয়, নামমাত্র সংযোগের একটি পরিমাপ। এটি প্রথম হেনরি থিল দ্বারা প্রবর্তিত হয়েছিল এবং এটি তথ্য এনট্রপি ধারণার উপর ভিত্তি করে। সংজ্ঞা ধরুন আমাদের কাছে দুটি বিচ্ছিন্ন র্যান্ডম ভেরিয়েবলের নমুনা রয়েছে, এক্স এবং ওয়াই। যৌথ বন্টন তৈরি করে, যা থেকে আমরা শর্তাধীন বন্টন গণনা করতে পারি, এবং বিভিন্ন এনট্রপি গণনা করে, আমরা দুটি চলকের মধ্যে সংযোগের মাত্রা নির্ধারণ করতে পারি। একটি একক বন্টনের এনট্রপি নিম্নরূপ দেওয়া হয়ঃ শর্তাধীন এনট্রপি নিম্নরূপ দেওয়া হয়ঃ অনিশ্চয়তা সহগ বা দক্ষতা নিম্নরূপ সংজ্ঞায়িত করা হয়ঃ এবং আমাদের বলেঃ Y দেওয়া হলে, আমরা X এর বিটগুলির কোন ভগ্নাংশটি অনুমান করতে পারি? এই ক্ষেত্রে আমরা এক্স-কে মোট তথ্য ধারণকারী হিসাবে এবং ওয়াই-কে এই ধরনের তথ্যের কিছু অংশের পূর্বাভাস দেওয়ার অনুমতি হিসাবে ভাবতে পারি। উপরের অভিব্যক্তিটি স্পষ্ট করে দেয় যে অনিশ্চয়তা সহগ একটি স্বাভাবিক পারস্পরিক তথ্য I (X; Y)। বিশেষ করে, অনিশ্চয়তা সহগের পরিসীমা [0,1] যেমন I (X; Y) <H (X) এবং I (X, Y) এবং H (X) উভয়ই ধনাত্মক বা অকার্যকর। লক্ষ্য করুন যে U-এর মান (কিন্তু H নয়!) সমস্ত লগারিদম আনুপাতিক হওয়ায় এটি লগের ভিত্তি থেকে স্বাধীন। অনিশ্চয়তা সহগ একটি পরিসংখ্যানগত শ্রেণিবিন্যাস অ্যালগরিদমের বৈধতা পরিমাপের জন্য দরকারী এবং নির্ভুলতা এবং স্মরণের মতো সহজ নির্ভুলতা পরিমাপের তুলনায় সুবিধা রয়েছে যে এটি বিভিন্ন শ্রেণীর আপেক্ষিক ভগ্নাংশ দ্বারা প্রভাবিত হয় না, অর্থাৎ, পি (এক্স)। এটির একটি অনন্য বৈশিষ্ট্য রয়েছে যে এটি ভুল শ্রেণীর পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য কোনও অ্যালগরিদমকে শাস্তি দেবে না, যতক্ষণ না এটি ধারাবাহিকভাবে তা করে (অর্থাৎ, এটি কেবল শ্রেণীগুলিকে পুনর্বিন্যাস করে)। এটি ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম মূল্যায়নে কার্যকর কারণ ক্লাস্টার লেবেলগুলির সাধারণত কোনও নির্দিষ্ট ক্রম থাকে না। বৈচিত্র্য অনিশ্চয়তা সহগ এক্স এবং ওয়াই-এর ভূমিকার ক্ষেত্রে প্রতিসম নয়। ভূমিকা বিপরীত করা যেতে পারে এবং একটি প্রতিসম পরিমাপ এইভাবে দুটির মধ্যে একটি ওজনযুক্ত গড় হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারেঃ যদিও সাধারণত বিচ্ছিন্ন চলকগুলিতে প্রয়োগ করা হয়, তবে অনিশ্চয়তা সহগ ঘনত্ব অনুমান ব্যবহার করে অবিচ্ছিন্ন চলকগুলিতে প্রসারিত করা যেতে পারে। আরও দেখুন পারস্পরিক তথ্য র্যান্ড সূচক এফ-স্কোর বাইনারি শ্রেণিবিন্যাস রেফারেন্স বাহ্যিক লিঙ্ক libagf অনিশ্চয়তা সহগ গণনা করার জন্য সফ্টওয়্যার অন্তর্ভুক্ত করে। পরিসংখ্যানগত অনুপাত আকস্মিকতা সারণির জন্য সংক্ষিপ্ত পরিসংখ্যান তথ্য তত্ত্ব পরিসংখ্যান নিবন্ধগুলিতে বিশেষজ্ঞের মনোযোগ প্রয়োজন