Разумевање збуњености у машинском учењу

Збуњеност је мера колико је тешко моделу машинског учења да предвиђа нове, невидљиве податке. Често се користи као начин за процену перформанси модела, посебно у ситуацијама када праве ознаке нису познате или их је тешко добити.ӕӕПостоји неколико начина за израчунавање збуњености, али један уобичајени метод је коришћење унакрсне ентропије функцију губитка и лог-вероватноћу тачне класе. Збуњеност се затим израчунава као негативна лог-вероватноћа тачне класе, подељена бројем узорака у скупу тестова.ӕӕ Збуњеност је корисна мера јер нам даје представу о томе колико добро је модел у стању да генерализује нове податке . Ако је недоумица велика, то може указивати на то да модел не ради добро у хватању основних образаца у подацима, па ће можда бити потребно даље прилагођавање модела. С друге стране, ако је збуњеност мала, то може указивати на то да модел ради добар посао у хватању основних образаца и да може бити спреман за употребу у апликацијама у стварном свету.ӕӕПепплексност се може користити на различите начине у машини учење, као што је:ӕӕ* Процена перформанси модела на новим подацимаӕ* Поређење перформанси различитих модела на истим подацимаӕ* Идентификовање области у којима је моделу потребно побољшањеӕ* Праћење перформанси модела током временаӕӕУ резимеу, збуњеност је мера колико је тешко моделу машинског учења да предвиђа нове, невидљиве податке. Израчунава се као негативна логаритамска вероватноћа тачне класе, подељена са бројем узорака у тест сету. Збуњеност се може користити за процену перформанси модела и идентификовање области у којима је моделу потребно побољшање.