Negative log predictive density
सांख्यिकी में, नकारात्मक लॉग भविष्यसूचक घनत्व (एनएलपीडी) एक मॉडल की भविष्यवाणियों और संबंधित सही मूल्यों के बीच त्रुटि का एक उपाय है। कम मूल्य बेहतर होता है। महत्वपूर्ण रूप से एनएलपीडी मॉडल की अनिश्चितता परिमाणीकरण की गुणवत्ता का आकलन करता है। इसका उपयोग प्रतिगमन और वर्गीकरण दोनों के लिए किया जाता है। गणना करने के लिएः (1) सही लेबलों के लिए मॉडल द्वारा दी गई संभावनाओं का पता लगाएं। (2) इस उत्पाद के नकारात्मक लॉग का पता लगाएं। (हम वास्तव में संख्यात्मक कारणों से लॉग के योग का नकारात्मक पाते हैं)। परिभाषा मॉडल कहाँ है, इनपुट (स्वतंत्र चर) हैं और अवलोकन आउटपुट (आश्रित चर) हैं। उदाहरण एक सरल वर्गीकरण उदाहरण के लिए एन. एल. पी. डी. की गणना हमारे पास एक विधि है जो छवियों को कुत्तों या बिल्लियों के रूप में वर्गीकृत करती है। महत्वपूर्ण रूप से यह दोनों वर्गों को संभावनाएं प्रदान करता है। हम इसे तीन कुत्तों और तीन बिल्लियों की तस्वीर दिखाते हैं। यह भविष्यवाणी करता है कि पहले तीन कुत्तों के 0.9 और 0.0,0.7 और अंतिम तीन बिल्लियों के 0.8 और 0.0,0.3 होने की संभावना है। एनएलपीडी हैः बेहतर सटीकता लेकिन अति आत्मविश्वास के साथ एक वर्गीकरणकर्ता से तुलना हम इसकी तुलना एक अन्य वर्गीकरणकर्ता से करते हैं जो पहले तीन कुत्तों के रूप में 0.95,0.98,0.02, और अंतिम तीन बिल्लियों के रूप में 0.99,0.96,0.96 होने की भविष्यवाणी करता है। इस वर्गीकरण के लिए एनएलपीडी 4.08 है। पहले वर्गीकरणकर्ता ने केवल आधे का सही अनुमान लगाया, इसलिए सटीकता के पारंपरिक माप पर खराब प्रदर्शन किया (दूसरे वर्गीकरणकर्ता के लिए 5/6 की तुलना में)। हालाँकि यह एन. एल. पी. डी. के मीट्रिक पर बेहतर प्रदर्शन करता हैः दूसरा वर्गीकरण प्रभावी रूप से 'आत्मविश्वास से गलत' है जिसे इस मीट्रिक द्वारा भारी दंड दिया जाता है। एक बहुत ही कम आत्मविश्वास वाले वर्गीकरणकर्ता की तुलना में एक तीसरे वर्गीकरणकर्ता ने सभी वर्गों के लिए केवल 0.5 की भविष्यवाणी की है, 4.15 के इस मामले में एक एनएलपीडी होगाः दूसरों में से किसी एक से भी बदतर। उपयोग इसका व्यापक रूप से संभावित मॉडलिंग अनुसंधान में उपयोग किया जाता है। उदाहरणों में शामिल हैंः-कैंडेला, जोकिन क्विनोनेरो, और अन्य। "बायेसियन कर्नेल मॉडल में अनिश्चितता का प्रसार-कई-कदम आगे के पूर्वानुमान के लिए अनुप्रयोग"। 2003 आई. ई. ई. ई. ध्वनिकी, भाषण और संकेत प्रसंस्करण पर अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन, 2003। कार्यवाही। (आई. सी. ए. एस. एस. पी. '03) खण्ड. 2. आई. ई. ई. ई., 2003. - केर्स्टिंग, क्रिस्टियन और अन्य। "सबसे अधिक संभावना हेटेरोस्केडास्टिक गॉसियन प्रक्रिया प्रतिगमन"। मशीन लर्निंग पर 24वें अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन की कार्यवाही। 2007 में। - अन्य दृष्टिकोणों की पृष्ठभूमि के लिए https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdfdirect/10.1111/coin.12411 भी देखें (भ्रमित रूप से उस संदर्भ में परिभाषा कहती है कि एनएलपीडी वह है जिसे अधिकांश अन्य लोग * औसत * एनएलपीडी के रूप में संदर्भित करते हैं)। आई. ई. .. - हेनोनन, मार्कस आदि। हैमिल्टनियन मोंटे कार्लो के साथ गैर-स्थिर गौसी प्रक्रिया प्रतिगमन। कृत्रिम बुद्धिमत्ता और सांख्यिकी। पीएमएलआर, 2016। आदि। सांख्यिकीय सिद्धांत