CalibratedBinaryClassificationMetrics.LogLoss プロパティ

定義

名前空間:

Microsoft.ML.Data

アセンブリ:

Microsoft.ML.Data.dll

パッケージ:

Microsoft.ML v2.0.0

分類子の対数損失を取得します。 対数損失は、予測確率が真のクラス ラベルとどの程度異なるかに関して分類子のパフォーマンスを測定します。 対数損失が低いほど、より優れたモデルを示します。 真のクラスに対して 1 の確率を予測する完璧なモデルでは、対数損失は 0 になります。

public double LogLoss { get; }

member this.LogLoss : double

Public ReadOnly Property LogLoss As Double

プロパティ値

Double

注釈

対数損失メトリックは次のように計算されます。$LogLoss = - \frac{1}{m} \sum{i = 1}^m ln(p_i)$ です。m はテスト セット内のインスタンスの数であり、$p_i$ は、インスタンスがクラス 1 に属している場合は分類子によって返される確率であり、インスタンスがクラス 0 に属している場合は分類子によって返される確率を 1 から引いた確率です。