Memahami Kebingungan dalam Pembelajaran Mesin

Kebingungan adalah ukuran betapa sulitnya model pembelajaran mesin membuat prediksi terhadap data baru yang tidak terlihat. Hal ini sering digunakan sebagai cara untuk mengevaluasi kinerja suatu model, khususnya dalam situasi di mana label sebenarnya tidak diketahui atau sulit diperoleh.

Ada beberapa cara untuk menghitung kebingungan, tetapi salah satu metode yang umum adalah dengan menggunakan entropi silang fungsi kerugian dan kemungkinan log dari kelas yang benar. Kebingungan tersebut kemudian dihitung sebagai log-likelihood negatif dari kelas yang benar, dibagi dengan jumlah sampel dalam set pengujian.

Kebingungan adalah ukuran yang berguna karena memberi kita gambaran tentang seberapa baik model mampu melakukan generalisasi ke data baru. . Jika tingkat kebingungannya tinggi, hal ini mungkin menunjukkan bahwa model tersebut tidak berfungsi dengan baik dalam menangkap pola dasar data, dan mungkin diperlukan penyesuaian lebih lanjut pada model tersebut. Di sisi lain, jika tingkat kebingungannya rendah, hal ini mungkin menunjukkan bahwa model tersebut mampu menangkap pola yang mendasarinya dengan baik, dan mungkin siap digunakan dalam aplikasi dunia nyata.

Kebingungan dapat digunakan dalam berbagai cara di mesin pembelajaran, seperti:

* Mengevaluasi kinerja suatu model pada data baru
* Membandingkan kinerja berbagai model pada data yang sama
* Mengidentifikasi area di mana model memerlukan perbaikan
* Memantau kinerja model dari waktu ke waktu

Singkatnya, kebingungan adalah ukuran betapa sulitnya model pembelajaran mesin membuat prediksi terhadap data baru yang belum terlihat. Ini dihitung sebagai kemungkinan log negatif dari kelas yang benar, dibagi dengan jumlah sampel dalam set pengujian. Kebingungan dapat digunakan untuk mengevaluasi performa model dan mengidentifikasi area yang memerlukan perbaikan pada model.