मशीन लर्निंग में उलझन को समझना
उलझन इस बात का माप है कि मशीन लर्निंग मॉडल के लिए नए, अनदेखे डेटा पर पूर्वानुमान लगाना कितना मुश्किल है। इसका उपयोग अक्सर किसी मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के तरीके के रूप में किया जाता है, खासकर उन स्थितियों में जहां वास्तविक लेबल ज्ञात नहीं होते हैं या प्राप्त करना मुश्किल होता है। उलझन की गणना करने के कई तरीके हैं, लेकिन एक सामान्य तरीका क्रॉस-एन्ट्रॉपी का उपयोग करना है हानि फ़ंक्शन और सही वर्ग की लॉग-संभावना। फिर उलझन की गणना सही वर्ग की नकारात्मक लॉग-संभावना के रूप में की जाती है, जिसे परीक्षण सेट में नमूनों की संख्या से विभाजित किया जाता है। उलझन एक उपयोगी उपाय है क्योंकि यह हमें यह अंदाजा देता है कि मॉडल नए डेटा को कितनी अच्छी तरह सामान्यीकृत करने में सक्षम है . यदि उलझन अधिक है, तो यह संकेत दे सकता है कि मॉडल डेटा में अंतर्निहित पैटर्न को कैप्चर करने का अच्छा काम नहीं कर रहा है, और मॉडल में और बदलाव करना आवश्यक हो सकता है। दूसरी ओर, यदि उलझन कम है, तो यह संकेत दे सकता है कि मॉडल अंतर्निहित पैटर्न को पकड़ने का अच्छा काम कर रहा है, और यह वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में उपयोग के लिए तैयार हो सकता है।
मशीन में उलझन का उपयोग विभिन्न तरीकों से किया जा सकता है सीखना, जैसे:
* नए डेटा पर एक मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करना
* एक ही डेटा पर विभिन्न मॉडलों के प्रदर्शन की तुलना करना
* उन क्षेत्रों की पहचान करना जहां मॉडल में सुधार की आवश्यकता है
* समय के साथ एक मॉडल के प्रदर्शन की निगरानी करना
संक्षेप में, उलझन एक उपाय है मशीन लर्निंग मॉडल के लिए नए, अनदेखे डेटा पर पूर्वानुमान लगाना कितना मुश्किल है। इसकी गणना सही वर्ग की नकारात्मक लॉग-संभावना के रूप में की जाती है, जिसे परीक्षण सेट में नमूनों की संख्या से विभाजित किया जाता है। किसी मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने और उन क्षेत्रों की पहचान करने के लिए उलझन का उपयोग किया जा सकता है जहां मॉडल में सुधार की आवश्यकता है।
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