Log-vraisemblance négativeIl s'agit d'une fonction de perte utilisée pour résoudre des problèmes de classification. Il s'agit d'une forme logarithmique naturelle de la fonction de vraisemblance, qui peut être utilisée pour mesurer la similitude entre deux distributions de probabilité. Le signe négatif est utilisé pour faire correspondre la valeur de vraisemblance maximale à la perte minimale. Il s’agit d’une forme de fonction courante dans l’estimation du maximum de vraisemblance et les domaines connexes.

Dans l'apprentissage automatique, il est courant d'utiliser des algorithmes d'optimisation pour trouver la valeur minimale, c'est pourquoi la vraisemblance logarithmique négative est utilisée. Il s’agit d’une fonction de perte courante dans les problèmes de classification et peut être étendue aux problèmes de multi-classification.

Log-vraisemblance négative et estimation de la vraisemblance

Il existe une méthode appelée « estimation du maximum de vraisemblance » dans l’estimation des paramètres. Étant donné que la fonction d’estimation impliquée est souvent une famille exponentielle, prendre le logarithme n’affecte pas sa monotonie, mais cela simplifiera le processus de calcul.

Selon le modèle utilisé, la fonction logarithmique peut être différente, mais elles proviennent toutes de la fonction de densité de la variable dépendante et impliquent des hypothèses sur la distribution des termes d'interférence aléatoire.

Terme parent : Fonction de vraisemblance logarithmique