LogLoss Класс

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML.Trainers

Сборка:

Microsoft.ML.Data.dll

Пакет:

Microsoft.ML v3.0.1

Потеря журнала, также известная как крестовая энтропия потери. Обычно он используется в задачах классификации.

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

Наследование

Object

LogLoss

Реализации

IClassificationLoss ILossFunction<Single,Single> IScalarLoss ISupportSdcaClassificationLoss ISupportSdcaLoss

Комментарии

Функция "Потеря журнала" определяется следующим образом:

$L(p(\hat{y}), y) = -y ln(\hat{y}) - (1 - y) ln(1 - \hat{y})$

где $\hat{y}$ — прогнозируемая оценка, $p(\hat{y})$ — вероятность принадлежности к положительному классу путем применения сигмоидной функции к оценке, а $y \in \{0, 1\}$ — это истинная метка.

Обратите внимание, что метки, используемые в этом вычислении, имеют значение 0 и 1, в отличие от потери hinge и экспоненциальной потери, где используемые метки : -1 и 1.

Функция Log Loss предоставляет меру того, как прогнозы классификатора определяются, а не просто измеряют их правильность . Например, прогнозируемая вероятность 0,80 для истинной метки 1 наказывается более чем прогнозируемой вероятностью 0,99.

Конструкторы

LogLoss()

Потеря журнала, также известная как крестовая энтропия потери. Обычно он используется в задачах классификации.

Методы

ComputeDualUpdateInvariant(Single)	Потеря журнала, также известная как крестовая энтропия потери. Обычно он используется в задачах классификации.
Derivative(Single, Single)	Потеря журнала, также известная как крестовая энтропия потери. Обычно он используется в задачах классификации.
DualLoss(Single, Single)	Потеря журнала, также известная как крестовая энтропия потери. Обычно он используется в задачах классификации.
DualUpdate(Single, Single, Single, Single, Int32)	Потеря журнала, также известная как крестовая энтропия потери. Обычно он используется в задачах классификации.
Loss(Single, Single)	Потеря журнала, также известная как крестовая энтропия потери. Обычно он используется в задачах классификации.