CalibratedBinaryClassificationMetrics.LogLossReduction プロパティ
定義
重要
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分類子の対数損失の減少 (相対対数損失、または情報ゲインの減少 - RIG とも呼ばれます) を取得します。 これは、ランダムな予測を提供するモデルでモデルがどの程度改善されるかを測定します。 1 に近い対数損失の減少は、より優れたモデルを示します。
public double LogLossReduction { get; }member this.LogLossReduction : doublePublic ReadOnly Property LogLossReduction As Doubleプロパティ値
注釈
対数損失の減少は、すべての例で前を予測する分類子に対してスケーリングされます。$LogLossReduction = \frac{LogLoss(prior) - LogLoss(classifier)}{LogLoss(prior)}} $ このメトリックは、ランダムな予測に対する分類子の利点として解釈できます。 たとえば、RIG が 0.2 の場合、"正しい予測の確率はランダムな推測よりも 20% 優れています" と解釈できます。