Koneoppimisen hämmennyksen ymmärtäminen

Hämmennys on mitta siitä, kuinka vaikeaa koneoppimismallin on tehdä ennusteita uudesta, ennennäkemättömästä datasta. Sitä käytetään usein tapana arvioida mallin suorituskykyä, erityisesti tilanteissa, joissa todellisia merkintöjä ei tiedetä tai niitä on vaikea saada.

On useita tapoja laskea hämmennystä, mutta yksi yleinen menetelmä on käyttää ristientropiaa häviöfunktio ja oikean luokan log-todennäköisyys. Hämmennys lasketaan sitten oikean luokan negatiivisena log-todennäköisyytenä jaettuna testijoukossa olevien näytteiden lukumäärällä.

Hämmitys on hyödyllinen mitta, koska se antaa meille käsityksen siitä, kuinka hyvin malli pystyy yleistämään uuteen dataan . Jos hämmennys on suuri, se voi viitata siihen, että malli ei tee hyvää työtä tietojen taustalla olevien kuvioiden tallentamisessa, ja mallin lisäsäätö saattaa olla tarpeen. Toisaalta, jos hämmennys on alhainen, se voi viitata siihen, että malli tekee hyvää työtä taustalla olevien kuvioiden vangitsemisessa ja se voi olla valmis käytettäväksi tosielämän sovelluksissa.

Hämeyttä voidaan käyttää eri tavoin koneessa oppiminen, kuten:

* Mallin suorituskyvyn arvioiminen uudella tiedolla
* Eri mallien suorituskyvyn vertaaminen samoilla tiedoilla
* Niiden alueiden tunnistaminen, joilla mallia kaipaa parantamista
* Mallin suorituskyvyn seuranta ajan mittaan

Yhteenvetona voidaan todeta, että hämmennys on mitta kuinka vaikeaa koneoppimismallin on tehdä ennusteita uudesta, ennennäkemättömästä datasta. Se lasketaan oikean luokan negatiivisena log-todennäköisyytenä jaettuna testisarjan näytteiden lukumäärällä. Hämmennyksellä voidaan arvioida mallin suorituskykyä ja tunnistaa alueita, joilla mallia on parannettava.