Понимание недоумения в машинном обучении

Недоумение — это мера того, насколько сложно модели машинного обучения делать прогнозы на основе новых, невидимых данных. Его часто используют как способ оценить производительность модели, особенно в ситуациях, когда истинные метки неизвестны или их трудно получить.

Существует несколько способов расчета недоумения, но одним из распространенных методов является использование перекрестной энтропии. функция потерь и логарифмическая вероятность правильного класса. Затем недоумение рассчитывается как отрицательное логарифмическое правдоподобие правильного класса, деленное на количество образцов в тестовом наборе. Недоумение является полезной мерой, поскольку оно дает нам представление о том, насколько хорошо модель способна обобщать новые данные. . Если степень недоумения высока, это может указывать на то, что модель не справляется с задачей фиксации основных закономерностей в данных и может потребоваться дальнейшая настройка модели. С другой стороны, если степень недоумения низкая, это может указывать на то, что модель хорошо фиксирует основные закономерности и может быть готова к использованию в реальных приложениях. обучение, например:

* Оценка производительности модели на новых данных
* Сравнение производительности различных моделей на одних и тех же данных
* Выявление областей, где модель нуждается в улучшении
* Мониторинг производительности модели с течением времени

Подводя итог, недоумение — это мера о том, насколько сложно модели машинного обучения делать прогнозы на основе новых, невидимых данных. Он рассчитывается как отрицательное логарифмическое правдоподобие правильного класса, деленное на количество образцов в тестовом наборе. Перплексию можно использовать для оценки производительности модели и определения областей, где модель нуждается в улучшении.