Watson OpenScale 品質メトリックの対数損失

一目でわかる対数損失

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• 説明: ターゲット・クラス確率の対数の平均 (確信度)。 これは、予想対数尤度とも呼ばれます。
• デフォルトのしきい値: 下限 = 80%
• デフォルトの推奨:
  • 上昇傾向: 上昇傾向は、指標が悪化していることを示します。 フィードバック・データと訓練データの差異が明らかに広がっています。
  • 下降傾向: 下降傾向は、指標が向上していることを示します。 これは、モデルの再訓練の効果が出ていることを意味します。
  • 不規則または不定期変化: 不規則変化または不定期変化は、フィードバック・データが各評価で一貫性がないことを示します。 モデル性能モニタリングの最小サンプル・サイズを増やしてください。
• 問題タイプ: 二項分類と多項分類
• グラフ値: 時間フレーム内の最終値
• 使用可能な指標の詳細: なし

計算

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バイナリー・モデルの場合、対数は以下の数式で計算されます。

-(y log(p) + (1-y)log(1-p))
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p は真ラベル、y は予測される確率です

多項モデルの場合、対数損失は以下の数式で計算されます。

  M
-SUM Yo,c log(Po,c)
 c=1 
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M > 2、p は真ラベル、y は予測される確率です

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品質結果の確認

親トピック: 品質指標の概要