概率推理模型是旨在通过使用概率论来表示和更新信念来处理不确定性的计算框架。这些模型允许系统即使在数据不完整、嘈杂或模糊的情况下也能做出明智的决策。它们不是依赖确定性规则，而是量化不同结果的可能性，从而能够进行考虑真实世界可变性的预测或推断。常见的例子包括贝叶斯网络、马尔可夫链和概率图模型。开发人员通常在风险评估、医疗诊断或机器学习预测等场景中使用这些模型，在这些场景中，不确定性是固有的并且必须明确管理。
概率模型的核心是使用概率分布来构建变量之间的关系。例如，贝叶斯网络将变量表示为图中的节点，边表示概率依赖关系。每个节点都有一个条件概率表，用于定义其状态如何依赖于其父节点。另一方面，马尔可夫模型假定系统的未来状态仅取决于其当前状态。这些模型使用蒙特卡罗抽样或精确算法等方法执行推理——随着新证据的出现更新概率。例如，医疗诊断系统可能会使用贝叶斯网络来计算给定症状和测试结果的疾病概率，并随着更多患者数据的可用而调整其置信度。
开发人员在机器学习（例如，朴素贝叶斯分类器）、机器人技术（传感器数据解释）和金融（风险建模）等领域应用概率推理。一个实际的例子是垃圾邮件过滤器，它根据单词频率估计电子邮件是垃圾邮件的概率。然而，这些模型存在权衡：像分层贝叶斯模型这样的复杂系统可能会在计算上变得昂贵，需要近似才能实现可扩展性。像 PyMC3 或 TensorFlow Probability 这样的工具简化了实现，但开发人员仍然必须考虑数据质量和模型假设。虽然概率推理擅长处理不确定性，但它需要仔细校准以平衡准确性和计算资源。