LogLoss Klasse

Definition

public sealed class LogLoss : Microsoft.ML.Trainers.ILossFunction<float,float>, Microsoft.ML.Trainers.ISupportSdcaClassificationLoss

type LogLoss = class
    interface ISupportSdcaClassificationLoss
    interface ISupportSdcaLoss
    interface IScalarLoss
    interface ILossFunction<single, single>
    interface IClassificationLoss

Public NotInheritable Class LogLoss
Implements ILossFunction(Of Single, Single), ISupportSdcaClassificationLoss

Vererbung

Object

LogLoss

Implementiert

IClassificationLoss ILossFunction<Single,Single> IScalarLoss ISupportSdcaClassificationLoss ISupportSdcaLoss

Hinweise

Die Protokollverlustfunktion ist wie folgt definiert:

$L(p(\hat{y}), y) = -y ln(\hat{y}) - (1 - y) ln(1 - \hat{y})$

wobei $\hat{y}$ der vorhergesagte Wert ist, ist $p(\hat{y})$ die Wahrscheinlichkeit, zur positiven Klasse zu gehören, indem eine Sigmoidfunktion auf die Bewertung angewendet wird, und $y \in \{0, 1\}$ die richtige Bezeichnung ist.

Beachten Sie, dass die in dieser Berechnung verwendeten Bezeichnungen 0 und 1 sind, im Gegensatz zu "Hinge Loss " und "Exponential Loss", wobei die verwendeten Bezeichnungen -1 und 1 sind.

Die Log Loss-Funktion stellt ein Maß dafür bereit, wie bestimmte Klassifizierervorhersagen sind, anstatt nur zu messen, wie korrekt sie sind. Beispielsweise wird eine vorhergesagte Wahrscheinlichkeit von 0,80 für eine echte Bezeichnung von 1 mehr als eine vorhergesagte Wahrscheinlichkeit von 0,99 bestraft.