LogLoss Classe

Referência

Definição

Namespace:: Microsoft.ML.Trainers

Assembly:: Microsoft.ML.Data.dll

Pacote:: Microsoft.ML v3.0.1

Pacote:: Microsoft.ML v1.0.0

Pacote:: Microsoft.ML v1.1.0

Pacote:: Microsoft.ML v1.2.0

Pacote:: Microsoft.ML v1.3.1

Pacote:: Microsoft.ML v1.4.0

Pacote:: Microsoft.ML v1.5.5

Pacote:: Microsoft.ML v1.6.0

Pacote:: Microsoft.ML v1.7.0

Pacote:: Microsoft.ML v2.0.0

Importante

Algumas informações se referem a produtos de pré-lançamento que podem ser substancialmente modificados antes do lançamento. A Microsoft não oferece garantias, expressas ou implícitas, das informações aqui fornecidas.

A Perda de Log, também conhecida como Perda de Entropia Cruzada. Ele é comumente usado em tarefas de classificação.

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

Herança: Object
LogLoss

Implementações: IClassificationLoss ILossFunction<Single,Single> IScalarLoss ISupportSdcaClassificationLoss ISupportSdcaLoss

Comentários

A função Perda de Log é definida como:

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

onde $\hat{y}$ é a pontuação prevista, $p(\hat{y})$ é a probabilidade de pertencer à classe positiva aplicando uma função sigmoid à pontuação e $y \in \{0, 1\}$ é o rótulo verdadeiro.

Observe que os rótulos usados neste cálculo são 0 e 1, ao contrário de Perda de Dobradiça e Perda Exponencial, em que os rótulos usados são -1 e 1.

A função Perda de Log fornece uma medida de quão determinadas são as previsões de um classificador, em vez de apenas medir o quão corretas elas estão. Por exemplo, uma probabilidade prevista de 0,80 para um rótulo verdadeiro de 1 é penalizada mais do que uma probabilidade prevista de 0,99.

Construtores

LogLoss()

A Perda de Log, também conhecida como Perda de Entropia Cruzada. Ele é comumente usado em tarefas de classificação.

Métodos

ComputeDualUpdateInvariant(Single)	A Perda de Log, também conhecida como Perda de Entropia Cruzada. Ele é comumente usado em tarefas de classificação.
Derivative(Single, Single)	A Perda de Log, também conhecida como Perda de Entropia Cruzada. Ele é comumente usado em tarefas de classificação.
DualLoss(Single, Single)	A Perda de Log, também conhecida como Perda de Entropia Cruzada. Ele é comumente usado em tarefas de classificação.
DualUpdate(Single, Single, Single, Single, Int32)	A Perda de Log, também conhecida como Perda de Entropia Cruzada. Ele é comumente usado em tarefas de classificação.
Loss(Single, Single)	A Perda de Log, também conhecida como Perda de Entropia Cruzada. Ele é comumente usado em tarefas de classificação.

Aplica-se a

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