Förstå förvirring i maskininlärning

Förvirring är ett mått på hur svårt det är för en maskininlärningsmodell att göra förutsägelser om nya, osynliga data. Det används ofta som ett sätt att utvärdera en modells prestanda, särskilt i situationer där de verkliga etiketterna inte är kända eller är svåra att få fram.

Det finns flera sätt att beräkna förvirring, men en vanlig metod är att använda korsentropin förlustfunktion och loggsannolikheten för rätt klass. Förvirringen beräknas sedan som den negativa log-sannolikheten för den korrekta klassen, dividerat med antalet prover i testuppsättningen.

Perplexitet är ett användbart mått eftersom det ger oss en uppfattning om hur väl modellen kan generalisera till nya data . Om förvirringen är hög kan det tyda på att modellen inte gör ett bra jobb med att fånga de underliggande mönstren i data, och ytterligare justeringar av modellen kan bli nödvändiga. Å andra sidan, om förvirringen är låg, kan det tyda på att modellen gör ett bra jobb med att fånga de underliggande mönstren, och den kan vara redo att användas i verkliga tillämpningar.

Perplexitet kan användas på olika sätt i maskin inlärning, såsom:

* Utvärdera prestanda för en modell på nya data
* Jämföra prestanda för olika modeller på samma data
* Identifiera områden där modellen behöver förbättras
* Övervaka en modells prestanda över tid

Sammanfattningsvis är förvirring ett mått av hur svårt det är för en maskininlärningsmodell att göra förutsägelser om nya, osynliga data. Den beräknas som den negativa log-sannolikheten för rätt klass, dividerat med antalet prover i testsetet. Förvirring kan användas för att utvärdera en modells prestanda och identifiera områden där modellen behöver förbättras.