LogLoss Classe

Definizione

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

Ereditarietà

Object

LogLoss

Implementazioni

IClassificationLoss ILossFunction<Single,Single> IScalarLoss ISupportSdcaClassificationLoss ISupportSdcaLoss

Commenti

La funzione Log Loss è definita come:

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

dove $\hat{y}$ è il punteggio stimato, $p(\hat{y})$ è la probabilità di appartenere alla classe positiva applicando una funzione sigmoid al punteggio e $y \in \{0, 1\}$ è l'etichetta vera.

Si noti che le etichette usate in questo calcolo sono 0 e 1, a differenza della perdita di cerniera e della perdita esponenziale, in cui le etichette usate sono -1 e 1.

La funzione Log Loss fornisce una misura del modo in cui determinate stime del classificatore sono, anziché misurare il modo in cui sono corrette . Ad esempio, una probabilità stimata pari a 0,80 per un'etichetta vera di 1 viene penalizzata più di una probabilità stimata pari a 0,99.

Costruttori

Metodi

Si applica a