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L p-規範 (LP)
L p-範數 (LP) 衡量訓練資料集中觀察標籤的構面分布間的 p-範數距離。此指標為非負數，因此無法偵測到反向偏差。
L p-規範的公式如下：
Lp(Pa, Pd) = ( ∑y||Pa - Pd||p)1/p
其中點 x 和 y 之間的 p-範數距離定義如下：
Lp(x, y) = (|x1-y1|p + |x2-y2|p + … +|xn-yn|p)1/p
2-範數是歐氏範數。假設您在大學招生多範疇案例中有三個類別的結果分布，例如，y i = {y0, y1, y2} = {接受、等候清單、拒絕}。您需要平構面 a 和 d 的結果計數之間的散度的平方。產生的歐氏距離運算方式如下所示：
L2(Pa, Pd) = [(na(0) - nd(0))2 + (na(1) - nd(1))2 + (na(2) - nd(2))2]1/2
其中：
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na(i) 是構面 a 中第 i 個類別結果的數目：例如 n a(0) 是構面 a 的接受數目。
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nd(i) 是構面 d 中第 i 個類別結果的數目：例如 nd(2) 是構面 d 的拒絕數目。
二進位、多類別和連續性結果的 LP 值範圍為 [0, √2)，其中：
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接近零的值表示標籤的分布類似。
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正值表示標籤分布發散，正值越大發散越大。
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