Log loss — функция потерь для классификации, которая штрафует неверные вероятностные оценки, особенно уверенные неверные предсказания. Она широко используется в логистической регрессии и вероятностных классификаторах, где меньшие значения указывают на лучшее соответствие между предсказанными вероятностями и истинными метками.
In classification , an evaluation metric that characterizes the accuracy of a classifier. The smaller log loss is, the more accurate a classifier is.
The loss function used in binary logistic regression. The following formula calculates Log Loss: where: - \\\\((x,y)\\\D\\\\) is the dataset containing many labeled examples, which are \\\\((x,y)\\\\) pairs. - \\\\(y\\\\) is the label in a labeled example. Since this is logistic regression, every value of \\\\(y\\\\) must either be 0 or 1. - \\\\(y'\\\\) is the predicted value (somewhere between 0 and 1, exclusive), given the set of features in \\\\(x\\\\). See Logistic regression: Loss and regularization in Machine Learning Crash Course for more information.