View a markdown version of this page

Jensen-Shannon Divergência (JS) - SageMaker IA da Amazon

As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

Jensen-Shannon Divergência (JS)

nota

O Amazon SageMaker Clarify não está mais aberto a novos clientes. Os clientes existentes podem continuar usando o serviço normalmente. AWS continua investindo em melhorias de segurança e disponibilidade para o Clarify, mas não planejamos introduzir novos recursos. Para obter mais informações, consulte Esclareça a mudança de disponibilidade.

A Jensen-Shannon divergência (JS) mede o quanto as distribuições de rótulos de diferentes facetas divergem umas das outras entropicamente. É baseado na Kullback-Leibler divergência, mas é simétrico.

A fórmula para a Jensen-Shannon divergência é a seguinte:

        JS = ½*[KL(Pa || P) + KL(Pd || P)]

Onde P = ½ (Pa + Pd), a distribuição média do rótulo nas facetas a e d.

O intervalo de valores da JS para resultados binários, multicategóricos e contínuos é [0, ln(2)).

  • Valores próximos de zero significam que os rótulos estão distribuídos de forma semelhante.

  • Valores positivos significam que as distribuições dos rótulos divergem; quanto mais positivas, maior a divergência.

Essa métrica indica se há uma grande divergência em um dos rótulos entre as facetas.