Utrata logarytmiczna w skrócie

• Opis: Średnia prawdopodobieństwa klasy docelowej logarytmów (ufność). Jest on również znany jako oczekiwany logarytm wiarygodności.
• Progi domyślne: Dolny limit = 80%
• Domyślna rekomendacja:
  • tendencja wzrostowa: trend wzrostowy wskazuje, że pomiar jest pogarszający się. Dane zwrotne stają się znacznie inne niż dane treningowe.
  • Trend w dół: trend spadkowy wskazuje, że pomiar jest udoskonalany. Oznacza to, że przekwalifikowanie modelu jest skuteczne.
  • Zmienność nieregularna lub nieregularna: nieregularna lub nieregularna odmiana wskazuje, że t Dane sprzężenia zwrotnego nie są spójne między ocenami. Zwiększ minimalną wielkość próbki dla monitora jakości.
• Typ problemu: klasyfikacja binarna i klasyfikacja wieloklasowa
• Wartości wykresu: Ostatnia wartość w przedziale czasu
• Dostępne szczegóły metryk: Brak

Wykonaj matematykę

W przypadku modelu binarnego strata logarytmiczna jest obliczana przy użyciu następującego wzoru:

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

Gdzie p = etykieta prawdziwa i y = przewidywane prawdopodobieństwo

W przypadku modelu z wieloma klasami, utrata logarytmiczna jest obliczana przy użyciu następującego wzoru:

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

Gdzie M > 2, p = etykieta prawdziwa, a y = przewidywane prawdopodobieństwo

Więcej inform.

Przeglądanie wyników jakości

Temat nadrzędny: Przegląd wielkości mierzonych dotyczących jakości