✅ Как взаимосвязаны информационная энтропия и функции потерь в машинном обучении

Информационная энтропия — это мера неопределённости. Чем выше энтропия, тем больше «хаоса» в распределении: например, если модель предсказывает 50/50 между двумя классами, она максимально неуверенна.

Когда мы обучаем модель, особенно классификатор, мы хотим, чтобы её предсказания были точными и уверенными там, где нужно. И вот тут возникает связь:

😶‍🌫️Некоторые функции потерь — например, кросс-энтропия — специально построены так, чтобы наказывать модель за неуверенность, особенно если она неуверенно ошибается.

Если модель говорит:
«Я почти уверен, что это класс А»,
а на самом деле правильный ответ — класс B,
то функция потерь даст сильное наказание.

А если она ошибается, но честно признаётся:
«Я не знаю, вероятно, 50/50 между A и B»,
то наказание будет мягче.

Эта логика пришла из информационной теории, где цель — сократить неопределённость. Обучение модели можно понимать как процесс уменьшения энтропии — мы учим её делать уверенные и точные предсказания, тем самым сокращая информационный «хаос».

Библиотека собеса по Data Science