गोपनीयता के आधार पर, गोपनीयता के अंतराल में, उनमें से एक के बीच एक वास्तविक मूल्य गिरना होने की संभावना है, जो उस श्रेणी के भीतर आकलन करने के लिए उपयोग किया जाता है। मशीन लर्निंग में, वे भविष्यवाणी के आसपास अनिश्चितता का एक उपाय प्रदान करते हैं, जिससे मॉडल के आउटपुट की विश्वसनीयता का आकलन करने में मदद मिलती है।

क्या समानता अंतर हैं?

एक विश्वास अंतराल एक श्रेणी है जो डेटा से गणना की जाती है जो एक निर्दिष्ट संभावना के साथ वास्तविक पैरामीटर मान को शामिल करने की संभावना है, जिसे विश्वास स्तर के रूप में जाना जाता है। आम विश्वास स्तर 90%, 95% और 99% हैं। व्यापक अंतराल, अनिश्चितता जितनी अधिक होगी।

मशीन लर्निंग में विश्वास अंतराल की गणना

मशीन लर्निंग भविष्यवाणियों के लिए आत्मविश्वास अंतराल की गणना में सांख्यिकीय तरीके शामिल हैं जो डेटा परिवर्तनशीलता और मॉडल अनिश्चितता के लिए खाते हैं। एक आम दृष्टिकोण बूटस्ट्रैप नमूना का उपयोग करना है, जहां कई मॉडल भविष्यवाणी परिवर्तनशीलता का अनुमान लगाने के लिए विभिन्न डेटा सबसेट पर प्रशिक्षित होते हैं।

एक अन्य विधि है भविष्यवाणी त्रुटियों के लिए वितरण को मानने और मानक विचलन के आधार पर अंतराल की गणना और इन त्रुटियों के अर्थ को समझना। इस दृष्टिकोण का अक्सर प्रतिगमन मॉडल के साथ प्रयोग किया जाता है जहां अवशिष्ट विश्लेषण किया जाता है।

पारस्परिकता अंतराल

एक विश्वास अंतराल एक ऐसी श्रेणी प्रदान करता है जिसमें भविष्यवाणियों का वास्तविक मूल्य होता है। उदाहरण के लिए, 95% आत्मविश्वास अंतराल का मतलब है कि यदि समान प्रक्रिया कई बार दोहराई जाती है, तो अंतराल के लगभग 95% में वास्तविक मूल्य होगा।

यह समझने के लिए महत्वपूर्ण है कि विश्वास अंतराल वास्तविक मूल्य की गारंटी नहीं देता है, एक विशिष्ट भविष्यवाणी के लिए अंतराल के भीतर है, बल्कि कई नमूनों पर अनुमान प्रक्रिया की विश्वसनीयता को दर्शाता है।

मशीन लर्निंग में अनुप्रयोग

विभिन्न मशीन सीखने के कार्यों में विश्वास अंतराल उपयोगी होते हैं, जिनमें शामिल हैं:

  • प्रतिगमन भविष्यवाणियों की अनिश्चितता का आकलन करना
  • विशेषता महत्व अनुमान
  • मॉडल तुलना और सत्यापन
  • अनिश्चितता के तहत निर्णय लेने