Que signifie "Log-vraisemblance négatif"?

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La Log-Vraisemblance Négative (NLL) est un moyen de mesurer à quel point un modèle prédit bien les résultats qu'on observe. En gros, ça nous aide à comprendre à quel point notre modèle peut se tromper dans ses prédictions.

Quand un modèle prédit quelque chose, on peut voir à quel point cette prédiction est proche ou éloignée du résultat réel. La NLL pousse cette idée plus loin en attribuant un score aux prédictions. Un score plus bas signifie que les prédictions du modèle sont bonnes, tandis qu'un score plus élevé indique des prédictions médiocres.

Dans beaucoup de cas, on utilise la NLL pour entraîner des modèles d'apprentissage machine. En trouvant des moyens de réduire ce score pendant l'entraînement, on aide le modèle à devenir plus précis dans ses prédictions avec le temps. Cependant, il est important de savoir que même si la NLL est utile, elle a aussi ses propres limites, donc ce n'est pas toujours le meilleur choix pour chaque situation.