LogLoss クラス

定義

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

継承

Object

LogLoss

実装

IClassificationLoss ILossFunction<Single,Single> IScalarLoss ISupportSdcaClassificationLoss ISupportSdcaLoss

注釈

Log Loss 関数は次のように定義されます。

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

ここで、$\hat{y}$ は予測スコア、$p(\hat{y})$ は スコアにシグモイド関数 を適用することによって正のクラスに属する確率であり、\{0,1\}$ の$y \in \{0, 1\}$ は真のラベルです。

この計算で使用されるラベルは、 ヒンジ損失 と 指数損失とは異なり、0 と 1 であり、使用されるラベルは -1 と 1 であることに注意してください。

Log Loss 関数は、分類子の予測の 正確性 を測定するのではなく、特定の予測 の尺度を 提供します。 たとえば、真のラベル 1 に対する予測確率が 0.80 の場合、予測確率 0.99 を超える影響を受けます。