在呆板进修中，对数丧掉函数是一种常用的方法来衡量模型猜测值与实在值之间的差距。它常用于分类成绩，尤其是在二分类成绩中。对数丧掉函数可能将概率猜测转换为丧掉值，进而评价模型的机能。
对数丧掉函数的公式表达为：L(y, p) = -[y * log(p) + (1 - y) * log(1 - p)]，其中y是实在标签（取0或1），p是模型猜测的概率。
具体打算过程如下：
- 当实在标签y=1时，丧掉函数简化为L(1, p) = -log(p)。这意味着，当实在标签为正类时，模型猜测的概率越高，丧掉值越小，模型机能越好。
- 当实在标签y=0时，丧掉函数简化为L(0, p) = -log(1 - p)。在这种情况下，模型猜测的概率越低，丧掉值越小，模型机能越好。
- 对数丧掉函数取值范畴为0到正无穷，最优的情况是丧掉值为0，即模型完美猜测。
在现实利用中，对数丧掉函数平日是对全部数据集的均匀丧掉停止打算，即先对每个样本打算丧掉值，然后取均匀。如许做可能避免模型对单个样本的过拟合。
总结来说，对数丧掉函数经由过程将猜测概率与实在标签相结合，为模型猜测供给了一个清楚的评价标准。它可能有效地辨别模型在差别猜测概率下的机能表示，是评价分类模型的关键指标之一。