Pochopení zmatku ve strojovém učení

Zmatenost je měřítkem toho, jak obtížné je pro model strojového učení předpovídat nová, neviditelná data. Často se používá jako způsob hodnocení výkonnosti modelu, zejména v situacích, kdy skutečná označení nejsou známa nebo je obtížné je získat. ztrátová funkce a logaritmická pravděpodobnost správné třídy. Zmatenost se pak vypočítá jako záporná logaritmická pravděpodobnost správné třídy, dělená počtem vzorků v testovací sadě. . Pokud je zmatek vysoká, může to znamenat, že model neodvádí dobrou práci při zachycování základních vzorů v datech, a může být nutné další ladění modelu. Na druhou stranu, pokud je zmatek nízký, může to znamenat, že model odvádí dobrou práci při zachycování základních vzorů a může být připraven k použití v aplikacích v reálném světě. učení, jako například:

* Hodnocení výkonu modelu na nových datech
* Porovnávání výkonu různých modelů na stejných datech
* Identifikace oblastí, kde model potřebuje zlepšení
* Sledování výkonu modelu v průběhu času

Souhrnně řečeno, zmatenost je měřítkem o tom, jak obtížné je pro model strojového učení předpovídat nová, neviditelná data. Vypočítá se jako negativní logaritmická pravděpodobnost správné třídy dělená počtem vzorků v testovací sadě. Zmatenost lze použít k vyhodnocení výkonu modelu a identifikaci oblastí, kde je potřeba model zlepšit.