Forstå forvirring i maskinlæring

Forvirring er et mål på hvor vanskelig det er for en maskinl
ringsmodell å forutsi nye, usynlige data. Det brukes ofte som en måte å evaluere ytelsen til en modell på, spesielt i situasjoner der de sanne etikettene ikke er kjent eller er vanskelige å få tak i.

Det er flere måter å beregne forvirring på, men en vanlig metode er å bruke kryssentropien tapsfunksjon og loggsannsynligheten for riktig klasse. Forvirringen beregnes deretter som den negative log-sannsynligheten for riktig klasse, delt på antall prøver i testsettet.

Perpleksitet er et nyttig mål fordi det gir oss en ide om hvor godt modellen er i stand til å generalisere til nye data . Hvis forvirringen er høy, kan det tyde på at modellen ikke gjør en god jobb med å fange opp de underliggende mønstrene i dataene, og ytterligere justeringer av modellen kan v
re nødvendig. På den annen side, hvis forvirringen er lav, kan det tyde på at modellen gjør en god jobb med å fange de underliggende mønstrene, og den kan v
re klar til bruk i virkelige applikasjoner.

Perpleksitet kan brukes på forskjellige måter i maskin l
ring, slik som:

* Evaluere ytelsen til en modell på nye data* Sammenligne ytelsen til forskjellige modeller på samme data* Identifisere områder hvor modellen trenger forbedring* Overvåke ytelsen til en modell over tid

Opsummert er forvirring et mål av hvor vanskelig det er for en maskinl
ringsmodell å lage spådommer på nye, usynlige data. Den beregnes som den negative log-sannsynligheten for riktig klasse, delt på antall prøver i testsettet. Forvirring kan brukes til å evaluere ytelsen til en modell og identifisere områder hvor modellen trenger forbedring.