降低困惑度：对评估概率预测的简化视角
摘要：一种简单直观的评估概率推断的方法被引入。香农信息度量被转化为概率领域。转化表明负对数分数和几何平均是概率推断准确性的等效度量。因此，在好的推断算法减少不确定性的同时，会导致迷惑度（概率几何平均的倒数）的定量减少，以及通过原始概率预测集合和它们的中心趋势（几何平均）之间的增加的清晰度来导致的定性减少。通过将R''enyi和Tsallis熵函数转化为概率域，可以进一步提供洞察力，它们都是分布的加权广义平均。概率预测的广义平均形成了一系列性能度量，称为风险剖面。算术平均用于衡量果断性，而-2/3平均用于衡量稳健性。
作者：Kenric P. Nelson
论文ID：1603.08830
分类：Other Statistics
分类简称：stat.OT
提交时间：2018-12-27