CalibratedBinaryClassificationMetrics.LogLoss 속성

정의

네임스페이스:

Microsoft.ML.Data

어셈블리:

Microsoft.ML.Data.dll

패키지:

Microsoft.ML v2.0.0

분류자의 로그 손실을 가져옵니다. 로그 손실은 예측된 확률이 실제 클래스 레이블과 얼마나 다른지와 관련하여 분류자의 성능을 측정합니다. 로그 손실이 낮을수록 더 나은 모델을 나타냅니다. 실제 클래스에 대해 1의 확률을 예측하는 완벽한 모델은 로그 손실이 0입니다.

public double LogLoss { get; }

member this.LogLoss : double

Public ReadOnly Property LogLoss As Double

속성 값

Double

설명

로그 손실 메트릭은 다음과 같이 계산됩니다. $LogLoss = - \frac{1}{m} \sum{i = 1}^m ln(p_i)$ 여기서 m은 테스트 집합의 인스턴스 수이고 $p_i$는 인스턴스가 클래스 1에 속하는 경우 분류자가 반환하는 확률이며, 인스턴스가 클래스 0에 속하는 경우 분류자가 반환하는 확률을 1에서 뺀 값입니다.