Memahami Kekeliruan dalam Pembelajaran Mesin

Kekeliruan ialah ukuran betapa sukarnya model pembelajaran mesin membuat ramalan pada data baharu yang tidak kelihatan. Ia sering digunakan sebagai satu cara untuk menilai prestasi model, terutamanya dalam situasi di mana label sebenar tidak diketahui atau sukar diperoleh.

Terdapat beberapa cara untuk mengira kebingungan, tetapi satu kaedah biasa ialah menggunakan entropi silang fungsi kehilangan dan kemungkinan log kelas yang betul. Kekeliruan itu kemudiannya dikira sebagai kemungkinan log negatif kelas yang betul, dibahagikan dengan bilangan sampel dalam set ujian.

Kekeliruan ialah ukuran yang berguna kerana ia memberi kita gambaran tentang sejauh mana model itu dapat digeneralisasikan kepada data baharu . Jika kebingungan adalah tinggi, ini mungkin menunjukkan bahawa model tidak melakukan kerja yang baik untuk menangkap corak asas dalam data, dan pengubahsuaian model selanjutnya mungkin diperlukan. Sebaliknya, jika kebingungan adalah rendah, ini mungkin menunjukkan bahawa model melakukan kerja yang baik untuk menangkap corak asas, dan ia mungkin sedia untuk digunakan dalam aplikasi dunia sebenar.

Perplexity boleh digunakan dalam pelbagai cara dalam mesin pembelajaran, seperti:

* Menilai prestasi model pada data baharu
* Membandingkan prestasi model berbeza pada data yang sama
* Mengenal pasti kawasan di mana model memerlukan penambahbaikan
* Memantau prestasi model dari semasa ke semasa

Secara ringkasnya, kebingungan ialah ukuran betapa sukarnya model pembelajaran mesin membuat ramalan pada data baharu yang tidak kelihatan. Ia dikira sebagai log-kemungkinan negatif kelas yang betul, dibahagikan dengan bilangan sampel dalam set ujian. Kekeliruan boleh digunakan untuk menilai prestasi model dan mengenal pasti kawasan di mana model memerlukan penambahbaikan.