CalibratedBinaryClassificationMetrics.LogLoss プロパティ
定義
重要
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分類子のログ損失を取得します。 対数損失は、予測された確率が真のクラス ラベルとどの程度異なるかに関して分類子のパフォーマンスを測定します。 ログ損失が小さいほど、より優れたモデルが示されます。 真のクラスの確率 1 を予測する完全なモデルでは、対数損失は 0 になります。
public double LogLoss { get; }member this.LogLoss : doublePublic ReadOnly Property LogLoss As Doubleプロパティ値
注釈
対数損失メトリックは、次のように計算されます。$LogLoss = - \frac{1}{m} \sum{i = 1}^m ln(p_i)$ です。m はテスト セット内のインスタンスの数であり、$p_i$ は、インスタンスがクラス 1 に属している場合に分類子によって返される確率であり、インスタンスがクラス 0 に属している場合に分類子によって返される確率を 1 から引いた確率です。