機械学習における複雑さを理解する

複雑さは、機械学習モデルが新しい未知のデータに対して予測を行うことがどれだけ難しいかを示す尺度です。パープレキシティを計算するにはいくつかの方法がありますが、一般的な方法の 1 つは、クロスエントロピーを使用することです。損失関数と正しいクラスの対数尤度。次に、パープレキシティは、テストセット内のサンプル数で割った、正しいクラスの負の対数尤度として計算されます。パープレキシティは、モデルが新しいデータにどの程度うまく一般化できるかを知ることができるため、有用な尺度です。。混乱度が高い場合は、モデルがデータ内の基礎となるパターンをうまく捉えていないことを示している可能性があり、モデルのさらなる調整が必要になる可能性があります。一方、パープレキシティが低い場合は、モデルが基礎となるパターンをうまく捉えていることを示しており、現実世界のアプリケーションで使用する準備ができている可能性があります。パープレキシティはマシン内でさまざまな方法で使用できます。次のような学習:

* 新しいデータに対するモデルのパフォーマンスの評価
* 同じデータに対する異なるモデルのパフォーマンスの比較
* モデルの改善が必要な領域の特定
* モデルのパフォーマンスの経時的なモニタリング

要約すると、複雑さは尺度です。機械学習モデルが新しい未知のデータを予測することがいかに難しいかを示しています。これは、正しいクラスの負の対数尤度をテストセット内のサンプル数で割ったものとして計算されます。 Perplexity を使用すると、モデルのパフォーマンスを評価し、モデルの改善が必要な領域を特定できます。