CalibratedBinaryClassificationMetrics.LogLoss Eigenschaft
Definition
Wichtig
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Ruft den Protokollverlust des Klassifizierers ab. Log-Loss misst die Leistung eines Klassifizierers im Hinblick darauf, wie viel die vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten vom tatsächlichen Klassenbeschriftung abweichen. Geringerer Protokollverlust weist auf ein besseres Modell hin. Ein perfektes Modell, das eine Wahrscheinlichkeit von 1 für die wahre Klasse vorhersagt, hat einen Protokollverlust von 0.
public double LogLoss { get; }member this.LogLoss : doublePublic ReadOnly Property LogLoss As DoubleEigenschaftswert
Hinweise
Die Log-Loss-Metrik wird wie folgt berechnet: $LogLoss = - \frac{1}{m} \sum{i = 1}^mn(p_i)$, wobei m die Anzahl der Instanzen im Testsatz ist und $p_i$ die Wahrscheinlichkeit ist, die vom Klassifizierer zurückgegeben wird, wenn die Instanz zur Klasse 1 gehört, und 1 minus der vom Klassifizierer zurückgegebenen Wahrscheinlichkeit, wenn die Instanz zur Klasse 0 gehört.