Uncertainty coefficient
புள்ளிவிவரங்களில், நிச்சயமற்ற குணகம், தேர்ச்சி, என்ட்ரோபி குணகம் அல்லது தெய்லின் யு என்றும் அழைக்கப்படுகிறது, இது பெயரளவு சங்கத்தின் அளவீடு ஆகும். இது முதன்முதலில் ஹென்றி தெயில் என்பவரால் அறிமுகப்படுத்தப்பட்டது மற்றும் தகவல் என்ட்ரோபி என்ற கருத்தை அடிப்படையாகக் கொண்டது. வரையறை எக்ஸ் மற்றும் ஒய் என்ற இரண்டு தனித்துவமான சீரற்ற மாறிகளின் மாதிரிகள் நம்மிடம் உள்ளன என்று வைத்துக்கொள்வோம். கூட்டு விநியோகத்தை உருவாக்குவதன் மூலம், நிபந்தனை விநியோகங்களை நாம் கணக்கிட முடியும், மேலும் பல்வேறு என்ட்ரோபிகளை கணக்கிடுவதன் மூலம், இரண்டு மாறிகளுக்கு இடையிலான தொடர்பின் அளவை நாம் தீர்மானிக்க முடியும். ஒற்றை விநியோகத்தின் என்ட்ரோபி பின்வருமாறு கொடுக்கப்பட்டுள்ளதுஃ நிபந்தனை என்ட்ரோபி பின்வருமாறு கொடுக்கப்பட்டுள்ளதுஃ நிச்சயமற்ற குணகம் அல்லது தேர்ச்சி பின்வருமாறு வரையறுக்கப்படுகிறதுஃ மற்றும் நமக்குச் சொல்கிறதுஃ Y கொடுக்கப்பட்டால், X இன் பிட்களில் எந்தப் பகுதியை நாம் கணிக்க முடியும்? இந்த விஷயத்தில் X என்பது மொத்தத் தகவலைக் கொண்டிருப்பதாகவும், Y என்பது அத்தகைய தகவலின் ஒரு பகுதியை கணிக்க அனுமதிப்பதாகவும் நாம் நினைக்கலாம். மேலே உள்ள வெளிப்பாடு நிச்சயமற்ற குணகம் ஒரு இயல்பாக்கப்பட்ட பரஸ்பர தகவல் I (X; Y) என்பதை தெளிவுபடுத்துகிறது. குறிப்பாக, நிச்சயமற்ற குணகம் வரம்புகள் [0,1] இல் I (X; Y) <H (X) மற்றும் I (X, Y) மற்றும் H (X) இரண்டும் நேர்மறை அல்லது பூஜ்யம். U இன் மதிப்பு (ஆனால் H அல்ல!) என்பதை நினைவில் கொள்க. அனைத்து மடக்கை அளவுகளும் விகிதாசாரமாக இருப்பதால் இது பதிவின் அடித்தளத்திலிருந்து சுயாதீனமாக உள்ளது. நிச்சயமற்ற குணகம் ஒரு புள்ளிவிவர வகைப்பாட்டு வழிமுறையின் செல்லுபடியை அளவிடுவதற்கு பயனுள்ளதாக இருக்கும், மேலும் துல்லியம் மற்றும் நினைவுகூரல் போன்ற எளிய துல்லியமான நடவடிக்கைகளை விட இது வெவ்வேறு வகுப்புகளின் ஒப்பீட்டு பின்னங்களால் பாதிக்கப்படுவதில்லை, அதாவது பி (எக்ஸ்). தவறான வகுப்புகளைக் கணிப்பதற்காக ஒரு வழிமுறைக்கு அபராதம் விதிக்காது என்ற தனித்துவமான பண்பையும் இது கொண்டுள்ளது, அது தொடர்ந்து செய்யும் வரை (அதாவது, இது வகுப்புகளை மறுசீரமைக்கிறது). கிளஸ்டர் லேபிள்களுக்கு பொதுவாக குறிப்பிட்ட வரிசை இல்லை என்பதால் கிளஸ்டரிங் வழிமுறைகளை மதிப்பிடுவதில் இது பயனுள்ளதாக இருக்கும். மாறுபாடுகள் X மற்றும் Y இன் பாத்திரங்களைப் பொறுத்தவரை நிச்சயமற்ற குணகம் சமச்சீர் அல்ல. பாத்திரங்களை மாற்றியமைக்கலாம் மற்றும் ஒரு சமச்சீர் அளவீடு இரண்டிற்கும் இடையிலான எடையுள்ள சராசரியாக வரையறுக்கப்படுகிறதுஃ பொதுவாக தனித்துவமான மாறிகளுக்கு பயன்படுத்தப்பட்டாலும், நிச்சயமற்ற குணகம் அடர்த்தி மதிப்பீட்டைப் பயன்படுத்தி தொடர்ச்சியான மாறிகளுக்கு நீட்டிக்கப்படலாம். பரஸ்பர தகவல்களையும் பார்க்கவும் ரேண்ட் குறியீடு எஃப்-ஸ்கோர் பைனரி வகைப்பாடு குறிப்புகள் வெளிப்புற இணைப்புகள் libagf நிச்சயமற்ற குணகங்களைக் கணக்கிடுவதற்கான மென்பொருளை உள்ளடக்கியது. புள்ளியியல் விகிதங்கள் தற்செயல் அட்டவணைகளுக்கான சுருக்கமான புள்ளிவிவரங்கள் தகவல் கோட்பாடு நிபுணர் கவனம் தேவைப்படும் புள்ளியியல் கட்டுரைகள்