추천 후보 확률 엔트로피 계산기
추천 후보 확률 엔트로피에 필요한 첫 확률분포 p 값을 입력합니다. 정의역·분모·정밀도 조건을 확인하고 결과를 계산하세요.
계산 적용 범위
- 각 목록의 합은 허용 오차 내 1이어야 하며 자동으로 빈도를 정규화하지 않습니다. 0log0=0, p>0·q=0인 교차엔트로피/KL은 무한대입니다. 로그의 밑은 2라 단위는 bit입니다.
- 단일 질의의 관련 문서 기준과 cutoff를 확인합니다. 임베딩 거리·분류 지표·검색 순위 지표를 같은 의미로 혼용하지 않습니다.
- 지표별 단위와 비율 척도를 확인하세요. 다른 지표와 비교하거나 모델·현실 적합성을 판단할 때 정의와 가정이 일치해야 합니다.
계산 공식
−Σp log2(p)
각 목록의 합은 허용 오차 내 1이어야 하며 자동으로 빈도를 정규화하지 않습니다. 0log0=0, p>0·q=0인 교차엔트로피/KL은 무한대입니다. 로그의 밑은 2라 단위는 bit입니다. 단일 질의의 관련 문서 기준과 cutoff를 확인합니다. 임베딩 거리·분류 지표·검색 순위 지표를 같은 의미로 혼용하지 않습니다.
입력 항목
- 첫 확률분포 p: 숫자를 쉼표 또는 공백으로 구분, 최대 1,000개
사용 예시
독립 기준값으로 확인하는 예시
첫 확률분포 p: 0.25,0.25,0.5일 때 결과는 1.5입니다. 기준값은 NumPy·SciPy 또는 Python Fraction·정수 연산으로 별도 계산했습니다.
자주 묻는 질문
추천 후보 확률 엔트로피의 공식과 조건은 무엇인가요?
각 목록의 합은 허용 오차 내 1이어야 하며 자동으로 빈도를 정규화하지 않습니다. 0log0=0, p>0·q=0인 교차엔트로피/KL은 무한대입니다. 로그의 밑은 2라 단위는 bit입니다.
정의 불가·무한대·오류 표시는 어떤 의미인가요?
필요한 분모가 0인 지표는 정의 불가로 표시합니다. 확률 0을 정답에 부여한 로그손실과 분포 발산처럼 정의상 무한대인 경우는 ∞입니다. 허용하지 않는 정의역·부족한 표본·표현 범위 초과는 오류로 구분합니다.
모든 결과가 기호적으로 정확한 값인가요?
큰 정수와 유리수 모델은 BigInt·기약분수로 정확히 출력합니다. 일반 실수·벡터·행렬·분포는 IEEE 754 수치 계산이며 비정수는 최대 유효숫자 12자리로 표시합니다. 수치 미분·적분·분포 함수에는 근사 오차가 남습니다.