Proper scoring rule 설명 (proper scoring rule이란?, Brier score 설명)

머신 러닝 혹은 딥러닝의 궁극적인 목적은 loss function을 최소화하는 parameter를 찾는 것이다. 이 loss function에는 다양한 종류가 있다. 이 예시로는 discrete한 예측 label을 가지는 classification problem에서 사용되는 예측이 맞았을 때는 loss를 0으로 그리고 틀렸을 때는 1로 계산하는 zero-one loss부터 continuous한 예측 값을 가지는 regression problem에서 사용되는 l2 loss, l1 loss, huber loss 등 다양한 것이 있다. 이외에도 true probability distribution에 대해서 이에 맞는 probability distribution을 예측하는 probabilistic predict..