Bir bakışta logaritmik kayıp

• Açıklama: Logaritmalar hedef sınıf olasılıklarının (güven) ortalamasını kastediyor. Beklenen günlük olasılıkları olarak da bilinir.
• Varsayılan eşikler: Alt sınır = 80%
• Varsayılan öneri:
  • Yukarı yönlü eğilim: Yukarı yönlü bir eğilim, metriğin bozulduğunu gösterir. Geri bildirim verileri, eğitim verisinden önemli ölçüde farklı hale geliyor.
  • Aşağı yönlü eğilim: Aşağı doğru bir eğilim, metriğin iyileştirileceğini gösterir. Bu, model yeniden eğitiminin etkili olduğu anlamına gelir.
  • Dengesiz ya da düzensiz varyasyon: Düzensiz ya da düzensiz bir farklılık, değerlendirmeler arasında geri bildirim verilerinin tutarlı olmadığını gösterir. Kalite izleme programı için örnek büyüklüğü alt sınırını artırın.
• Sorun tipi: İkili sınıflandırma ve çoklu sınıf sınıflandırması
• Grafik değerleri: Zaman çerçevesindeki son değer
• Ölçüm ayrıntıları kullanılabilir: Yok

Hesabı yap.

İkili model için, Logaritmik kayıp aşağıdaki formül kullanılarak hesaplanır:

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

Burada p = true etiketi ve y = tahmini olasılık

Çok sınıflı bir model için, Logaritmik kayıp aşağıdaki formül kullanılarak hesaplanır:

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

Burada M > 2, p = true etiketi ve y = tahmini olasılık

Daha fazla bilgi

Kalite sonuçlarını gözden geçirme

Üst konu: Kalite ölçümlerine genel bakış