Makine Öğreniminde Karışıklığı Anlamak

Şaşkınlık, bir makine öğrenimi modelinin yeni, görülmemiş veriler üzerinde tahminlerde bulunmasının ne kadar zor olduğunun bir ölçüsüdür. Genellikle, özellikle gerçek etiketlerin bilinmediği veya elde edilmesinin zor olduğu durumlarda, bir modelin performansını değerlendirmenin bir yolu olarak kullanılır.

Karmaşıklığı hesaplamanın birkaç yolu vardır, ancak yaygın bir yöntem, çapraz entropiyi kullanmaktır. kayıp fonksiyonu ve doğru sınıfın log olasılığı. Daha sonra şaşkınlık, doğru sınıfın negatif log-olabilirliğinin test kümesindeki örnek sayısına bölünmesiyle hesaplanır.

Çaprazlık yararlı bir ölçümdür çünkü modelin yeni verilere ne kadar iyi genelleştirilebileceğine dair bize bir fikir verir. . Karışıklığın yüksek olması, modelin verilerdeki temel kalıpları yakalama konusunda iyi bir iş çıkarmadığını gösterebilir ve modelde daha fazla ince ayar yapılması gerekli olabilir. Öte yandan, şaşkınlık düşükse bu, modelin altta yatan modelleri yakalama konusunda iyi bir iş çıkardığını ve gerçek dünya uygulamalarında kullanıma hazır olabileceğini gösterebilir.

Çaprazlık, makinelerde çeşitli şekillerde kullanılabilir. öğrenme, örneğin:

* Bir modelin yeni veriler üzerindeki performansını değerlendirme
* Farklı modellerin aynı veriler üzerindeki performansını karşılaştırma
* Modelin iyileştirilmesi gereken alanları belirleme
* Bir modelin zaman içindeki performansını izleme

Özetle, şaşkınlık bir ölçüdür Bir makine öğrenimi modelinin yeni, görülmemiş veriler üzerinde tahminlerde bulunmasının ne kadar zor olduğu. Doğru sınıfın negatif log-olasılığının test setindeki örnek sayısına bölünmesiyle hesaplanır. Şaşkınlık, bir modelin performansını değerlendirmek ve modelin iyileştirilmesi gereken alanları belirlemek için kullanılabilir.