1、交叉熵的定义：

在信息论中，交叉熵是表示两个概率分布p,q，其中p表示真实分布，q表示非真实分布，在相同的一组事件中，其中，用非真实分布q来表示某个事件发生所需要的平均比特数。从这个定义中，我们很难理解交叉熵的定义。下面举个例子来描述一下：

假设现在有一个样本集中两个概率分布p,q，其中p为真实分布，q为非真实分布。假如，按照真实分布p来衡量识别一个样本所需要的编码长度的期望为：

但是，如果采用错误的分布q来表示来自真实分布p的平均编码长度，则应该是:

此时就将H(p,q)称之为交叉熵。交叉熵的计算方式如下：

对于离散变量采用以下的方式计算：

对于连续变量采用以下的方式计算：

实际上，交叉熵是衡量两个概率分布p，q之间的相似性。这可以子啊特征工程中，用来衡量变量的重要性。

 2、交叉熵的应用：

（1）在特征工程中，可以用来衡量两个随机变量之间的相似度

（2）语言模型中（NLP），由于真实的分布p是未知的，在语言模型中，模型是通过训练集得到的，交叉熵就是衡量这个模型在测试集上的正确率。其计算方式如下：

　　　　

其中，N是表示的测试集的大小，q(x)表示的是事件x在训练集中的概率（在nlp中就是关键词在训练语料中的概率）。

（3）在逻辑回归中的应用。

由于交叉熵是衡量两个分布之间的相似度，在逻辑回归中，首先数据集真实的分布是p，通过逻辑回归模型预测出来的结果对应的分布是q，此时交叉熵在这里就是衡量预测结果q与真实结果p之间的差异程度，称之为交叉熵损失函数。具体如下：

假设，对应两分类的逻辑回归模型logistic regression来说，他的结果有两个0或者1，在给定预测向量x，通过logistics regression回归函数g(z)=1/(1+e^-z),则真实结果y=1,对应预测结果y^'=g(wx)；真实结果y=0，对应预测结果y^'=1-g(wx);以上就是通过g(wx)和1-g(wx)来描述原数据集0-1分布。根据交叉熵的定义可知：

上式是针对测试集一个样本得到的交叉熵。若测试集有N个样本，对应的交叉熵损失函数表示方式如下：