CalibratedBinaryClassificationMetrics.LogLoss Proprietà
Definizione
Importante
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Ottiene la perdita di log del classificatore. La perdita di log misura le prestazioni di un classificatore rispetto alla differenza tra le probabilità stimate e l'etichetta di classe true. Una perdita di log inferiore indica un modello migliore. Un modello perfetto, che stima una probabilità pari a 1 per la classe true, avrà una perdita di log pari a 0.
public double LogLoss { get; }member this.LogLoss : doublePublic ReadOnly Property LogLoss As DoubleValore della proprietà
Commenti
La metrica log-loss viene calcolata nel modo seguente: $LogLoss = - \frac{1}{m} \sum{i = 1}^m ln(p_i)$ dove m è il numero di istanze nel set di test e $p_i$ è la probabilità restituita dal classificatore se l'istanza appartiene alla classe 1 e 1 meno la probabilità restituita dal classificatore se l'istanza appartiene alla classe 0.