Detalles de la pérdida logarítmica

• Descripción: Media de probabilidades de clase de destino de logaritmos (confianza). También se conoce como logaritmo de verosimilitud previsto.
• Umbrales predeterminados: límite inferior = 80%
• Recomendación predeterminada:
  • Tendencia al alza: Una tendencia al alza indica que la métrica se está deteriorando. Los datos de comentarios ya son significativamente distintos respecto a los datos de entrenamiento.
  • Tendencia a la baja: Una tendencia a la baja indica que la métrica está mejorando. Esto significa que el reentrenamiento del modelo es efectivo.
  • Variación errática o irregular: una variación errática o irregular indica que los datos de comentarios no son coherentes entre evaluaciones. Incremente el tamaño mínimo de la muestra para el supervisor de calidad.
• Tipo de problema: Clasificación binaria y clasificación multiclase
• Valores de gráfico: Último valor en el margen de tiempo
• Detalles de métricas disponibles: Ninguno

Cómo se calcula

Para un modelo binario, la pérdida logarítmica se calcula mediante la fórmula siguiente:

-(y log(p) + (1-y)log(1-p))

donde p = etiqueta verdadera e y = probabilidad prevista

Para un modelo multiclase, la pérdida logarítmica se calcula mediante la fórmula siguiente:

  M
-SUM Yo,c log(Po,c)
 c=1 

donde M > 2, p = etiqueta verdadera e y = probabilidad prevista

Más información

Revisión de resultados de calidad

Tema principal: Visión general de las métricas de calidad