Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Jensen-Shannon Divergensi (JS)
catatan
Amazon SageMaker Clarify tidak lagi terbuka untuk pelanggan baru. Pelanggan yang sudah ada dapat terus menggunakan layanan seperti biasa. AWS terus berinvestasi dalam peningkatan keamanan dan ketersediaan untuk Clarify, tetapi kami tidak berencana untuk memperkenalkan fitur baru. Untuk informasi selengkapnya, lihat Memperjelas perubahan ketersediaan.
Jensen-Shannon Divergensi (JS) mengukur seberapa banyak distribusi label dari segi yang berbeda berbeda satu sama lain secara entropis. Ini didasarkan pada Kullback-Leibler divergensi, tetapi simetris.
Rumus untuk Jensen-Shannon divergensi adalah sebagai berikut:
JS = ½ * [KL (P a || P) + KL (P d || P)]
Dimana P = ½ (P a + Pd), distribusi label rata-rata di seluruh aspek a dan d.
Kisaran nilai JS untuk hasil biner, multikategori, kontinu adalah [0, ln (2)).
-
Nilai mendekati nol berarti label didistribusikan dengan cara yang sama.
-
Nilai positif berarti distribusi label menyimpang, semakin positif semakin besar divergensi.
Metrik ini menunjukkan apakah ada perbedaan besar di salah satu label di seluruh aspek.
