LogLoss Klasa

Definicja

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

Dziedziczenie

Object

LogLoss

Implementuje

IClassificationLoss ILossFunction<Single,Single> IScalarLoss ISupportSdcaClassificationLoss ISupportSdcaLoss

Uwagi

Funkcja Log Loss jest zdefiniowana jako:

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

gdzie $\hat{y}$ jest przewidywanym wynikiem, $p(\hat{y})$ jest prawdopodobieństwem przynależności do klasy dodatniej przez zastosowanie funkcji sigmoid do wyniku, a $y \w \{0, 1\}$ jest prawdziwą etykietą.

Należy pamiętać, że etykiety używane w tym obliczeniu to 0 i 1, w przeciwieństwie do utraty zawiasu i utraty wykładniczej, gdzie używane etykiety są -1 i 1.

Funkcja Log Loss zapewnia miarę tego, jak są przewidywania klasyfikatora, zamiast mierzyć ich poprawność . Na przykład przewidywane prawdopodobieństwo 0,80 dla rzeczywistej etykiety 1 zostaje ukarane więcej niż przewidywane prawdopodobieństwo 0,99.