Comprendere la perplessità nell'apprendimento automatico

La perplessità misura quanto sia difficile per un modello di machine learning fare previsioni su dati nuovi e invisibili. Viene spesso utilizzato come metodo per valutare le prestazioni di un modello, in particolare in situazioni in cui le etichette reali non sono note o sono difficili da ottenere.

Esistono diversi modi per calcolare la perplessità, ma un metodo comune è utilizzare l'entropia incrociata funzione di perdita e la log-verosimiglianza della classe corretta. La perplessità viene quindi calcolata come la log-verosimiglianza negativa della classe corretta, divisa per il numero di campioni nel set di test.

La perplessità è una misura utile perché ci dà un'idea di quanto bene il modello sia in grado di generalizzare a nuovi dati . Se la perplessità è elevata, potrebbe indicare che il modello non sta facendo un buon lavoro nel catturare i modelli sottostanti nei dati e potrebbero essere necessarie ulteriori modifiche al modello. D'altra parte, se la perplessità è bassa, potrebbe indicare che il modello sta facendo un buon lavoro nel catturare i modelli sottostanti e potrebbe essere pronto per l'uso in applicazioni del mondo reale.

La perplessità può essere utilizzata in vari modi nelle macchine apprendimento, come:

* Valutare le prestazioni di un modello su nuovi dati
* Confrontare le prestazioni di diversi modelli sugli stessi dati

* Identificare le aree in cui il modello necessita di miglioramenti
* Monitorare le prestazioni di un modello nel tempo

In sintesi, la perplessità è una misura di quanto sia difficile per un modello di machine learning fare previsioni su dati nuovi e invisibili. Viene calcolato come la probabilità logaritmica negativa della classe corretta, divisa per il numero di campioni nel set di test. La perplessità può essere utilizzata per valutare le prestazioni di un modello e identificare le aree in cui il modello necessita di miglioramenti.