Negative log predictive density
புள்ளிவிவரங்களில், எதிர்மறை பதிவு முன்கணிப்பு அடர்த்தி (என்எல்பிடி) என்பது ஒரு மாதிரியின் கணிப்புகளுக்கும் அதனுடன் தொடர்புடைய உண்மையான மதிப்புகளுக்கும் இடையிலான பிழையின் அளவீடு ஆகும். ஒரு சிறிய மதிப்பு சிறந்தது. முக்கியமாக என்எல்பிடி மாதிரியின் நிச்சயமற்ற அளவீட்டின் தரத்தை மதிப்பிடுகிறது. இது பின்னடைவு மற்றும் வகைப்பாடு ஆகிய இரண்டிற்கும் பயன்படுத்தப்படுகிறது. கணக்கிடுவதற்குஃ (1) உண்மையான லேபிள்களுக்கு மாதிரியால் வழங்கப்பட்ட நிகழ்தகவுகளைக் கண்டறியவும். (2) இந்த பொருளின் எதிர்மறை பதிவைக் கண்டறியவும். (எண் காரணங்களுக்காக, பதிவுகளின் கூட்டுத்தொகையின் எதிர்மறையை நாம் உண்மையில் காண்கிறோம்). வரையறை மாதிரி எங்கே, உள்ளீடுகள் (சுயாதீன மாறிகள்) மற்றும் அவதானிப்பு வெளியீடுகள் (சார்பு மாறி). எடுத்துக்காட்டு ஒரு எளிய வகைப்பாட்டு எடுத்துக்காட்டுக்கு என்எல்பிடியைக் கணக்கிடுவது படங்களை நாய்கள் அல்லது பூனைகள் என்று வகைப்படுத்தும் ஒரு முறை எங்களிடம் உள்ளது. முக்கியமாக இது இரண்டு வகுப்புகளுக்கும் நிகழ்தகவுகளை ஒதுக்குகிறது. மூன்று நாய்கள் மற்றும் மூன்று பூனைகளின் படத்தைக் காட்டுகிறோம். முதல் மூன்று நாய்கள் 0.9 மற்றும் 0.0,0.7 ஆகவும், கடைசி மூன்று பூனைகள் 0.8 மற்றும் 0.0,0.3 ஆகவும் இருப்பதற்கான நிகழ்தகவு இருப்பதாக அது கணித்துள்ளது. என்எல்பிடி என்பதுஃ சிறந்த துல்லியத்துடன் ஆனால் அதிக நம்பிக்கையுடன் ஒரு வகைப்பாட்டாளருடன் ஒப்பிடுகையில், இதை மற்றொரு வகைப்பாட்டுடன் ஒப்பிடுகிறோம், இது முதல் மூன்று நாய்கள் 0.95,0.98,0.02 ஆகவும், கடைசி மூன்று பூனைகள் 0.99,0.96,0.96 ஆகவும் இருக்கும் என்று கணித்துள்ளது. இந்த வகைப்பாட்டின் என்எல்பிடி 4.08 ஆகும். முதல் வகைப்பாட்டாளர் பாதியை மட்டுமே சரியாக யூகித்தார், எனவே துல்லியத்தின் பாரம்பரிய அளவீட்டில் மோசமாக இருந்தது (இரண்டாவது வகைப்பாட்டாளருக்கு 5/6 உடன் ஒப்பிடும்போது). இருப்பினும் இது என்எல்பிடியின் அளவீட்டில் சிறப்பாக செயல்படுகிறதுஃ இரண்டாவது வகைப்பாட்டாளர் திறம்பட 'நம்பிக்கையுடன் தவறு', இது இந்த அளவீட்டால் பெரிதும் அபராதம் விதிக்கப்படுகிறது. மிகவும் நம்பிக்கையற்ற வகைப்பாட்டாளருடன் ஒப்பிடுகையில், ஒரு மூன்றாம் வகைப்பாட்டாளர் அனைத்து வகுப்புகளுக்கும் 0.5 ஐ முன்னறிவிப்பதை விட 4.15 இன் இந்த விஷயத்தில் ஒரு என். எல். பி. டி இருக்கும்ஃ மற்ற இரண்டையும் விட மோசமானது. பயன்பாடு இது நிகழ்தகவு மாடலிங் ஆராய்ச்சியில் விரிவாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டுகள் பின்வருமாறுஃ-கேண்டேலா, ஜோவாகின் குயினோநெரோ மற்றும் பலர். "பேய்சியன் கர்னல் மாதிரிகளில் நிச்சயமற்ற தன்மையை பரப்புதல்-முன்னறிவிப்புக்கு பல படி முன் பயன்பாடு". 2003 ஒலியியல், பேச்சு மற்றும் சமிக்ஞை செயலாக்கம் குறித்த IEEE சர்வதேச மாநாடு, 2003. நடவடிக்கைகள். (ICASSP '03). தொகுதி. 2. ஐ. இ. இ. இ, 2003. - கெர்ஸ்டிங், கிறிஸ்டியன் மற்றும் பலர். "பெரும்பாலும் ஹீட்டோரோஸ்கெடாஸ்டிக் காஸியன் செயல்முறை பின்னடைவு". இயந்திர கற்றல் குறித்த 24வது சர்வதேச மாநாட்டின் நடவடிக்கைகள். 2007 ஆம் ஆண்டு. - மற்ற அணுகுமுறைகளின் பின்னணிக்கு https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdfdirect/10.1111/coin.12411 ஐப் பார்க்கவும் (அந்த குறிப்பில் உள்ள வரையறை குழப்பமாக என். எல். பி. டி என்பது மற்றவர்கள் * சராசரி * என். எல். பி. டி என்று குறிப்பிடுகிறார்கள்). ஐ. இ. . - ஹைனோனென், மார்கஸ் மற்றும் பலர். "ஹாமில்டோனியன் மாண்டே கார்லோவுடன் நிலையற்ற காஸியன் செயல்முறை பின்னடைவு". செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் புள்ளியியல். பிஎம்எல்ஆர், 2016. போன்றவை. புள்ளியியல் கோட்பாடு