MulticlassClassificationMetrics.LogLossReduction 屬性

定義

命名空間:

Microsoft.ML.Data

組件:

Microsoft.ML.Data.dll

套件:

Microsoft.ML v5.0.0-preview.1.25125.4

來源:

MulticlassClassificationMetrics.cs

取得分類器的對數損失減少（亦稱為相對對數損失或資訊增益減少 - RIG）。 它衡量模型相較於隨機預測模型的提升幅度。 對數損失減少接近 1 則表示模型更佳。

public double LogLossReduction { get; }

member this.LogLossReduction : double

Public ReadOnly Property LogLossReduction As Double

屬性值

Double

備註

對數損失約減相對於一個預測每個範例先驗的分類器進行縮放：$LogLossReduction = \frac{LogLoss（先驗） - LogLoss（分類器）}{LogLoss（先驗）}$ 此指標可解釋為分類器相較於隨機預測的優勢。 例如，若 RIG 等於 0.2，可解釋為「正確預測的機率比隨機猜測高 20%」。