Negative log predictive density
পরিসংখ্যানে, নেতিবাচক লগ ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ঘনত্ব (এনএলপিডি) একটি মডেলের ভবিষ্যদ্বাণী এবং সম্পর্কিত সত্য মানগুলির মধ্যে ত্রুটির একটি পরিমাপ। এর মূল্য কম হলে ভালো হয়। গুরুত্বপূর্ণভাবে এনএলপিডি মডেলের অনিশ্চয়তার পরিমাণের গুণমান মূল্যায়ন করে। এটি রিগ্রেশন এবং শ্রেণীবিভাগ উভয়ের জন্যই ব্যবহৃত হয়। গণনা করার জন্যঃ (1) প্রকৃত লেবেলগুলির জন্য মডেল দ্বারা প্রদত্ত সম্ভাব্যতা খুঁজে বের করুন। (2) এই পণ্যের নেতিবাচক লগ খুঁজে বের করুন। (আমরা আসলে সংখ্যাসূচক কারণে লগগুলির যোগফলের ঋণাত্মক খুঁজে পাই)। সংজ্ঞা যেখানে মডেল, ইনপুট (স্বাধীন চলক) এবং পর্যবেক্ষণ আউটপুট (নির্ভরশীল চলক)। উদাহরণ একটি সহজ শ্রেণীবিভাগের উদাহরণের জন্য এনএলপিডি গণনা করা আমাদের একটি পদ্ধতি রয়েছে যা চিত্রগুলিকে কুকুর বা বিড়াল হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করে। গুরুত্বপূর্ণভাবে এটি দুটি শ্রেণীকে সম্ভাব্যতা বরাদ্দ করে। আমরা এটাকে তিনটি কুকুর এবং তিনটি বিড়ালের ছবি দেখাই। এটি ভবিষ্যদ্বাণী করে যে প্রথম তিনটি কুকুর হওয়ার সম্ভাবনা 0.9 এবং 0.0,0.7 এবং শেষ তিনটি বিড়াল হওয়ার সম্ভাবনা 0.8 এবং 0.0,0.3। এনএলপিডি হলঃ আরও সঠিক কিন্তু অতিরিক্ত আত্মবিশ্বাসের সাথে একটি শ্রেণিবিন্যাসকারীর সাথে তুলনা আমরা এটিকে অন্য শ্রেণিবিন্যাসকারীর সাথে তুলনা করি যা প্রথম তিনটি কুকুর হিসাবে 0.95,0.98,0.02 এবং শেষ তিনটি বিড়াল হিসাবে 0.99,0.96,0.96 হিসাবে পূর্বাভাস দেয়। এই শ্রেণীবিভাগের জন্য এনএলপিডি হল 4.08। প্রথম শ্রেণীবিভাগকারী শুধুমাত্র অর্ধেক সঠিকভাবে অনুমান করেছিল, তাই সঠিকতার একটি ঐতিহ্যগত পরিমাপে আরও খারাপ করেছিল (দ্বিতীয় শ্রেণীবিভাগের জন্য 5/6 এর তুলনায়)। তবে এটি এনএলপিডি-র মেট্রিকের উপর আরও ভাল কাজ করেঃ দ্বিতীয় শ্রেণীবিভাগ কার্যকরভাবে 'আত্মবিশ্বাসের সাথে ভুল' যা এই মেট্রিক দ্বারা ভারী জরিমানা করা হয়। একটি অত্যন্ত কম আত্মবিশ্বাসী শ্রেণিবিন্যাসকারীর তুলনায় একটি তৃতীয় শ্রেণীবিভাগ সমস্ত শ্রেণীর জন্য 0.5-এর পূর্বাভাসের চেয়ে 4.15-এর এই ক্ষেত্রে একটি এনএলপিডি থাকবেঃ অন্য যে কোনওটির চেয়ে খারাপ। ব্যবহার এটি সম্ভাবনাময় মডেলিং গবেষণায় ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছেঃ-ক্যান্ডেলা, জোয়াকুইন কুইনোনেরো এবং অন্যান্য। "বায়েসিয়ান কার্নেল মডেলগুলিতে অনিশ্চয়তার বিস্তার-একাধিক ধাপের ভবিষ্যদ্বাণীতে প্রয়োগ"। 2003 আই. ই. ই. ই ইন্টারন্যাশনাল কনফারেন্স অন অ্যাকোস্টিকস, স্পিচ অ্যান্ড সিগন্যাল প্রসেসিং, 2003। কার্যধারা। (আইসিএএসএসপি '03)। খণ্ড। 2. আই. ই. ই. ই, 2003। - কার্স্টিং, ক্রিস্টিয়ান এবং অন্যান্যরা। "সম্ভবত হেটেরোসেডাস্টিক গাউসিয়ান প্রক্রিয়া রিগ্রেশন"। মেশিন লার্নিং সম্পর্কিত 24 তম আন্তর্জাতিক সম্মেলনের কার্যক্রম। 2007 সালে। - অন্যান্য পদ্ধতির পটভূমির জন্য https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdfdirect/10.1111/coin.12411 দেখুন (বিভ্রান্তিকরভাবে সেই রেফারেন্সের সংজ্ঞাটি বলে যে এনএলপিডি হল যা বেশিরভাগ অন্যরা * গড় * এনএলপিডি হিসাবে উল্লেখ করে)। আই. ই. । - হিনোনেন, মার্কাস এবং অন্যান্যরা। "হ্যামিল্টনিয়ান মন্টে কার্লোর সাথে অ-স্থির গাউসিয়ান প্রক্রিয়া রিগ্রেশন"। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ও পরিসংখ্যান। পিএমএলআর, 2016। ইত্যাদি। পরিসংখ্যানগত তত্ত্ব