理解机器学习中的困惑

困惑度衡量机器学习模型对新的、未见过的数据进行预测的难度。它通常被用作评估模型性能的一种方法，特别是在真实标签未知或难以获得的情况下。有多种计算困惑度的方法，但一种常见的方法是使用交叉熵损失函数和正确类别的对数似然。然后将困惑度计算为正确类别的负对数似然除以测试集中的样本数量。困惑度是一个有用的度量，因为它让我们了解模型能够如何很好地推广到新数据。如果困惑度很高，则可能表明模型没有很好地捕获数据中的潜在模式，并且可能需要进一步调整模型。另一方面，如果困惑度较低，则可能表明该模型在捕获底层模式方面做得很好，并且它可能已准备好用于现实世界的应用程序。困惑度可以在机器中以多种方式使用学习，例如：

* 评估模型在新数据上的性能
* 比较不同模型在相同数据上的性能
* 识别模型需要改进的领域
* 监控模型随时间的表现

总之，困惑度是一种衡量标准机器学习模型对新的、看不见的数据进行预测有多么困难。它的计算方式为正确类别的负对数似然除以测试集中的样本数量。困惑度可用于评估模型的性能并确定模型需要改进的领域。