MulticlassClassificationMetrics.LogLossReduction 属性

定义

命名空间:

Microsoft.ML.Data

程序集:

Microsoft.ML.Data.dll

包:

Microsoft.ML v5.0.0-preview.1.25125.4

Source:

MulticlassClassificationMetrics.cs

获取分类器的日志损失减少（也称为相对对数损失或信息增益 - RIG）。 它度量模型在提供随机预测的模型中的改进程度。 对数损失减少接近 1 表示模型更好。

public double LogLossReduction { get; }

member this.LogLossReduction : double

Public ReadOnly Property LogLossReduction As Double

属性值

Double

注解

日志损失减少相对于预测每个示例的分类器进行缩放：$LogLossReduction = \frac{LogLoss（prior） - LogLoss（classifier）}{LogLoss（prior）}$ 此指标可以解释为分类器相对于随机预测的优势。 例如，如果 RIG 等于 0.2，则可以将其解释为“正确预测的概率是 20% 优于随机猜测”。