CalibratedBinaryClassificationMetrics.LogLossReduction Właściwość
Definicja
Ważne
Niektóre informacje odnoszą się do produktu w wersji wstępnej, który może zostać znacząco zmodyfikowany przed wydaniem. Firma Microsoft nie udziela żadnych gwarancji, jawnych lub domniemanych, w odniesieniu do informacji podanych w tym miejscu.
Pobiera redukcję strat dzienników (znaną również jako względna utrata dzienników lub zmniejszenie zysków informacji — RIG) klasyfikatora. Daje on miarę tego, jak bardzo model poprawia się w modelu, który daje losowe przewidywania. Zmniejszenie utraty dzienników bliżej 1 wskazuje lepszy model.
public double LogLossReduction { get; }member this.LogLossReduction : doublePublic ReadOnly Property LogLossReduction As DoubleWartość właściwości
Uwagi
Zmniejszenie straty dziennika jest skalowane względem klasyfikatora, który przewiduje poprzedni dla każdego przykładu: $LogLossReduction = \frac{LogLoss(prior) — LogLoss(classifier)}{LogLoss(prior)}$ Ta metryka może być interpretowana jako zaleta klasyfikatora w przypadku przewidywania losowego. Jeśli na przykład RIG jest równa 0,2, można go zinterpretować jako "prawdopodobieństwo poprawnego przewidywania jest o 20% lepsze niż losowe odgadnięcie".