CalibratedBinaryClassificationMetrics.LogLoss Свойство

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML.Data

Сборка:

Microsoft.ML.Data.dll

Пакет:

Microsoft.ML v2.0.0

Возвращает потерю журнала классификатора. Потеря журнала измеряет производительность классификатора относительно того, насколько прогнозируемые вероятности расходятся от истинной метки класса. Более низкая потеря журнала указывает на лучшую модель. Идеальная модель, которая прогнозирует вероятность 1 для истинного класса, будет иметь потерю журнала 0.

public double LogLoss { get; }

member this.LogLoss : double

Public ReadOnly Property LogLoss As Double

Значение свойства

Double

Комментарии

Метрика потери журнала вычисляется следующим образом: $LogLoss = - \frac{1}{m} \sum{i = 1}^m ln(p_i)$, где m — количество экземпляров в тестовом наборе, а $p_i$ — вероятность, возвращаемая классификатором, если экземпляр принадлежит классу 1, и 1 минус вероятность, возвращаемая классификатором, если экземпляр принадлежит классу 0.