LogLoss Classe
Importante
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A Perda de Log, também conhecida como Perda de Entropia Cruzada. Ele é comumente usado em tarefas de classificação.
public sealed class LogLoss : Microsoft.ML.Trainers.ILossFunction<float,float>, Microsoft.ML.Trainers.ISupportSdcaClassificationLoss
type LogLoss = class
interface ISupportSdcaClassificationLoss
interface ISupportSdcaLoss
interface IScalarLoss
interface ILossFunction<single, single>
interface IClassificationLoss
Public NotInheritable Class LogLoss
Implements ILossFunction(Of Single, Single), ISupportSdcaClassificationLoss
- Herança
-
LogLoss
- Implementações
A função Perda de Log é definida como:
onde
Observe que os rótulos usados neste cálculo são 0 e 1, ao contrário de Perda de Dobradiça e Perda Exponencial, em que os rótulos usados são -1 e 1.
A função Perda de Log fornece uma medida de quão determinadas são as previsões de um classificador, em vez de apenas medir o quão corretas elas estão. Por exemplo, uma probabilidade prevista de 0,80 para um rótulo verdadeiro de 1 é penalizada mais do que uma probabilidade prevista de 0,99.
Log |
A Perda de Log, também conhecida como Perda de Entropia Cruzada. Ele é comumente usado em tarefas de classificação. |
Compute |
A Perda de Log, também conhecida como Perda de Entropia Cruzada. Ele é comumente usado em tarefas de classificação. |
Derivative(Single, Single) |
A Perda de Log, também conhecida como Perda de Entropia Cruzada. Ele é comumente usado em tarefas de classificação. |
Dual |
A Perda de Log, também conhecida como Perda de Entropia Cruzada. Ele é comumente usado em tarefas de classificação. |
Dual |
A Perda de Log, também conhecida como Perda de Entropia Cruzada. Ele é comumente usado em tarefas de classificação. |
Loss(Single, Single) |
A Perda de Log, também conhecida como Perda de Entropia Cruzada. Ele é comumente usado em tarefas de classificação. |
Produto | Versões |
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ML.NET | 1.0.0, 1.1.0, 1.2.0, 1.3.1, 1.4.0, 1.5.0, 1.6.0, 1.7.0, 2.0.0, 3.0.0, 4.0.0, Preview |