A zavartság megértése a gépi tanulásban

A zavartság azt méri, hogy mennyire nehéz egy gépi tanulási modellnek előrejelzéseket adni új, még nem látott adatokra. Gyakran használják egy modell teljesítményének értékelésére, különösen olyan helyzetekben, amikor a valódi címkék nem ismertek, vagy nehezen szerezhetők be.

Többféle módszer létezik a zavartság kiszámítására, de az egyik általános módszer a keresztentrópia használata veszteségfüggvény és a helyes osztály log-valószínűsége. A zavartságot ezután a helyes osztály negatív log-valószínűségeként számítják ki, elosztva a tesztkészletben lévő minták számával. A zavartság hasznos mérőszám, mert képet ad arról, hogy a modell mennyire képes általánosítani új adatokra . Ha a zavartság nagy, az azt jelezheti, hogy a modell nem jól rögzíti a mögöttes mintákat az adatokban, és a modell további módosítására lehet szükség. Másrészt, ha a zavartság alacsony, ez azt jelezheti, hogy a modell jó munkát végez a mögöttes minták rögzítésében, és készen állhat a valós alkalmazásokban való használatra.

A zavartság többféleképpen használható a gépben. tanulás, például:

* Modell teljesítményének értékelése új adatokon
* Különböző modellek teljesítményének összehasonlítása ugyanazon adatokon
* azon területek azonosítása, ahol a modell fejlesztésre szorul* A modell teljesítményének időbeli nyomon követése

Összefoglalva, a zavartság egy mérőszám milyen nehéz egy gépi tanulási modellnek új, nem látott adatok alapján jósolni. Kiszámítása a helyes osztály negatív log-valószínűsége, osztva a tesztkészletben lévő minták számával. A zavarosság felhasználható a modell teljesítményének értékelésére, és azon területek azonosítására, ahol a modell fejlesztésre szorul.