MulticlassClassificationMetrics.LogLoss プロパティ

定義

名前空間:

Microsoft.ML.Data

アセンブリ:

Microsoft.ML.Data.dll

パッケージ:

Microsoft.ML v3.0.1

分類子の平均対数損失を取得します。 対数損失は、予測確率が真のクラス ラベルとどの程度異なるかに関して分類子のパフォーマンスを測定します。 対数損失が低いほど、より優れたモデルを示します。 真のクラスに対して 1 の確率を予測する完璧なモデルでは、対数損失は 0 になります。

public double LogLoss { get; }

member this.LogLoss : double

Public ReadOnly Property LogLoss As Double

プロパティ値

Double

注釈

対数損失メトリックは次のように計算されます。$LogLoss = - \frac{1}{m} \sum_{i = 1}^m log(p_i)$ です。ここで、$m$ はテスト セット内のインスタンスの数であり、$p_i$ は真のクラスに属するインスタンスの分類子によって返される確率です。