CalibratedBinaryClassificationMetrics.LogLoss Propriété
Définition
Important
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Obtient la perte de journal du classifieur. La perte de journal mesure les performances d’un classifieur en ce qui concerne la quantité de probabilités prédites divergent de l’étiquette de classe true. Une perte de journal inférieure indique un meilleur modèle. Un modèle parfait, qui prédit une probabilité de 1 pour la vraie classe, aura une perte de journal de 0.
public double LogLoss { get; }member this.LogLoss : doublePublic ReadOnly Property LogLoss As DoubleValeur de propriété
Remarques
La métrique de perte de journal est calculée comme suit : $LogLoss = - \frac{1}{m} \sum{i = 1}^m ln(p_i)$ où m correspond au nombre d’instances du jeu de tests et $p_i$ est la probabilité retournée par le classifieur si l’instance appartient à la classe 1, et 1 moins la probabilité retournée par le classifieur si l’instance appartient à la classe 0.