Zrozumienie zakłopotania w uczeniu maszynowym

Zakłopotanie jest miarą trudności modelu uczenia maszynowego w formułowaniu przewidywań na podstawie nowych, niewidocznych danych. Jest często używany do oceny wydajności modelu, szczególnie w sytuacjach, gdy prawdziwe etykiety nie są znane lub są trudne do uzyskania.…
Jest kilka sposobów obliczania zakłopotania, ale jedną z powszechnych metod jest użycie entropii krzyżowej funkcja straty i logarytm wiarygodności właściwej klasy. Następnie zakłopotanie jest obliczane jako ujemny logarytm wiarygodności właściwej klasy podzielony przez liczbę próbek w zestawie testowym.…
Zaskoczenie jest użyteczną miarą, ponieważ daje nam wyobrażenie o tym, jak dobrze model jest w stanie uogólniać na nowe dane . Jeśli stopień złożoności jest wysoki, może to wskazywać, że model nie radzi sobie dobrze z uchwyceniem podstawowych wzorców w danych i konieczne mogą być dalsze udoskonalenia modelu. Z drugiej strony, jeśli stopień zakłopotania jest niski, może to wskazywać, że model dobrze radzi sobie z uchwyceniem podstawowych wzorców i może być gotowy do użycia w rzeczywistych zastosowaniach.…
Zdumienie można wykorzystać na różne sposoby w maszynie uczenie się, takie jak:

* Ocena wydajności modelu na nowych danych…* Porównywanie wydajności różnych modeli na tych samych danych…* Identyfikacja obszarów, w których model wymaga ulepszenia…* Monitorowanie wydajności modelu w czasie…
Podsumowując, zakłopotanie jest miarą tego, jak trudno jest modelowi uczenia maszynowego przewidywać nowe, niewidoczne dane. Oblicza się go jako ujemny logarytm wiarygodności właściwej klasy podzielony przez liczbę próbek w zestawie testowym. Zagubienie można wykorzystać do oceny wydajności modelu i zidentyfikowania obszarów, w których model wymaga ulepszenia.