Некоторые основные преимущества вероятностных моделей в машинном обучении:

• Способность учитывать неопределённость и изменчивость данных. 2 Это позволяет делать более точные прогнозы и принимать решения, особенно в сложных и непредсказуемых ситуациях. 2
• Возможность обрабатывать шум и пропущенные значения в данных. 2
• Гибкая адаптация к новым данным. 1 Вероятностные модели могут включать предыдущие знания и адаптироваться к новым данным более гибко, чем некоторые детерминированные подходы. 1
• Интерпретируемые результаты. 1 Вероятностные модели предоставляют понимание базовых взаимосвязей в данных, что важно, например, в здравоохранении и финансах. 1
• Возможность количественно оценить ошибку модели. 5 Вероятностное моделирование позволяет модели «сомневаться» в предсказании, и распределение вероятностей несёт больше информации, чем точечная оценка. 5