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LogLoss Classe

Definição

A Perda de Log, também conhecida como Perda de Entropia Cruzada. Ele é comumente usado em tarefas de classificação.

C#
public sealed class LogLoss : Microsoft.ML.Trainers.ILossFunction<float,float>, Microsoft.ML.Trainers.ISupportSdcaClassificationLoss
Herança
LogLoss
Implementações

Comentários

A função Perda de Log é definida como:

L(p(y^),y)=yln(y^)(1y)ln(1y^)

onde y^ é a pontuação prevista, p(y^) é a probabilidade de pertencer à classe positiva aplicando uma função sigmoid à pontuação e y{0,1} é o rótulo verdadeiro.

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.

Construtores

LogLoss()

A Perda de Log, também conhecida como Perda de Entropia Cruzada. Ele é comumente usado em tarefas de classificação.

Métodos

ComputeDualUpdateInvariant(Single)

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.

DualLoss(Single, Single)

A Perda de Log, também conhecida como Perda de Entropia Cruzada. Ele é comumente usado em tarefas de classificação.

DualUpdate(Single, Single, Single, Single, Int32)

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.

Aplica-se a

Produto Versões
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