對數損失函數如何用公式計算

在呆板進修中，對數喪掉函數是一種常用的方法來衡量模型猜測值與實在值之間的差距。它常用於分類成績，尤其是在二分類成績中。對數喪掉函數可能將概率猜測轉換為喪掉值，進而評價模型的機能。 對數喪掉函數的公式表達為：L(y, p) = -[y * log(p) + (1 - y) * log(1 - p)]，其中y是實在標籤（取0或1），p是模型猜測的概率。 具體打算過程如下：

1. 當實在標籤y=1時，喪掉函數簡化為L(1, p) = -log(p)。這意味著，當實在標籤為正類時，模型猜測的概率越高，喪掉值越小，模型機能越好。
2. 當實在標籤y=0時，喪掉函數簡化為L(0, p) = -log(1 - p)。在這種情況下，模型猜測的概率越低，喪掉值越小，模型機能越好。
3. 對數喪掉函數取值範疇為0到正無窮，最優的情況是喪掉值為0，即模型完美猜測。 在現實利用中，對數喪掉函數平日是對全部數據集的均勻喪掉停止打算，即先對每個樣本打算喪掉值，然後取均勻。如許做可能避免模型對單個樣本的過擬合。 總結來說，對數喪掉函數經由過程將猜測概率與實在標籤相結合，為模型猜測供給了一個清楚的評價標準。它可能有效地辨別模型在差別猜測概率下的機能表示，是評價分類模型的關鍵指標之一。