LogLoss Classe

Definizione

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

Ereditarietà

Object

LogLoss

Implementazioni

IClassificationLoss ILossFunction<Single,Single> IScalarLoss ISupportSdcaClassificationLoss ISupportSdcaLoss

Commenti

La funzione Log Loss è definita come:

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

dove $\hat{y}$ è il punteggio stimato, $p(\hat{y})$ è la probabilità di appartenere alla classe positiva applicando una funzione sigmoid al punteggio e $y \in \{0, 1\}$ è l'etichetta true.

Si noti che le etichette usate in questo calcolo sono 0 e 1, a differenza della perdita della cerniera e della perdita esponenziale, in cui le etichette usate sono -1 e 1.

La funzione Log Loss fornisce una misura del modo in cui determinate stime di un classificatore sono, invece di misurare semplicemente il modo in cui sono corrette. Ad esempio, una probabilità stimata di 0,80 per un'etichetta true pari a 1 viene penalizzata più di una probabilità stimata pari a 0,99.