Was bedeutet "Negative Log-Wahrscheinlichkeit"?

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Negative Log-Likelihood (NLL) ist so ne Methode, um zu messen, wie gut ein Modell die Ergebnisse vorhersagt, die wir sehen. Einfach gesagt, hilft es uns zu verstehen, wie falsch unser Modell sein könnte, wenn es seine Vorhersagen macht.

Wenn ein Modell etwas vorhersagt, können wir sehen, wie nah oder weit die Vorhersage vom tatsächlichen Ergebnis entfernt ist. NLL geht noch einen Schritt weiter, indem es den Vorhersagen eine Punktzahl zuweist. Eine niedrigere Punktzahl bedeutet, dass die Vorhersagen des Modells gut sind, während eine höhere Punktzahl auf schlechte Vorhersagen hinweist.

In vielen Fällen wird NLL verwendet, um Maschinenlernmodelle zu trainieren. Indem wir Wege finden, diese Punktzahl während des Trainings zu senken, helfen wir dem Modell, im Laufe der Zeit genauer zu werden. Allerdings ist es wichtig zu wissen, dass NLL zwar nützlich ist, aber auch seine eigenen Einschränkungen hat, was bedeutet, dass es nicht immer die beste Wahl für jede Situation ist.