Потери журнала, также известные как логистические потери или потери перекрестной энтропии. Это функция потерь, используемая в ( полиномиальная) логистическая регрессия
полиномиальная) логистическая регрессия Полиномиальная логистическая регрессия — это частное решение задач классификации, в котором используется линейная комбинация наблюдаемых признаков и некоторых параметров, специфичных для задачи, для оценки вероятности каждого конкретного значения зависимой переменной. https://en.wikipedia.org › Мультиномиальная_логистическая_регрессия
Полиномиальная логистическая регрессия — Википедия
и его расширения, такие как нейронные сети, определяемые как отрицательное логарифмическое правдоподобие логистической модели, которая возвращает вероятности y_pred для своих обучающих данных y_true .
В чем разница между журнальными потерями и функцией стоимости?
Термин «затраты» часто используется как синоним потери. Однако некоторые авторы проводят четкое различие между ними. Для них функция стоимости измеряет ошибку модели на группе объектов, тогда как функция потерь имеет дело с одним экземпляром данных.
Почему логарифм важен?
Логарифмические функции важны во многом из-за их связи с показательными функциями. Логарифмы можно использовать для решения показательных уравнений и для изучения свойств показательных функций.
Каковы преимущества логарифмических потерь?
Логарифмические потери приводят к лучшей оценке вероятности за счет точности. Потеря шарнира приводит к большей точности и некоторой разреженности за счет гораздо меньшей чувствительности к вероятностям.
Что лучше: потеря или точность?
низкая точность, но низкие потери означают, что вы допустили небольшие ошибки в большом количестве данных. высокая точность с низкими потерями означает, что вы допустили небольшие ошибки в нескольких данных (в лучшем случае) в вашей ситуации: высокая точность, но огромные потери, означает, что вы допустили огромные ошибки в нескольких данных.
В чем разница между потерей журнала и оценкой f1?
Потери журнала — это целевая функция, подлежащая оптимизации. f1-оценка является мерой эффективности классификации. log-loss измеряет качество вероятностных прогнозов, тогда как f-score игнорирует вероятностный характер классификации.
Потеря журнала находится между 0 и 1?
Потери перекрестной энтропии, или потери журнала, измеряют производительность модели классификации, выходные данные которой представляют собой значение вероятности от 0 до 1. Потери перекрестной энтропии увеличиваются по мере отклонения прогнозируемой вероятности от фактической метки.
Что лучше: более высокие или низкие потери журнала?
Логлосс — это просто L(pi)=−log(pi), где p — это просто вероятность, приписываемая реальному классу. Итак, L(p)=0 — это хорошо, мы отнесли вероятность 1 к правильному классу, а L(p)=+∞ — плохо, потому что мы приписали вероятность 0 реальному классу.
Каково хорошее значение потерь журнала?
Логарифмические потери указывают на то, насколько близка вероятность прогнозирования к соответствующему фактическому/истинному значению (0 или 1 в случае двоичной классификации). Чем больше прогнозируемая вероятность отличается от фактического значения, тем выше значение логарифмических потерь.
Как определяются потери журнала?
Для каждого наблюдения значение логарифмических потерь определяется с использованием фактического значения наблюдения (y) и вероятности прогноза (p). Показатель логарифмических потерь модели классификации представлен как среднее логарифмических потерь всех наблюдений/прогнозов, чтобы оценить и охарактеризовать ее эффективность.
Является ли потеря журнала хорошим показателем несбалансированных данных?
В отличие от точности, LogLoss устойчив к несбалансированным классам. Он учитывает достоверность прогноза.
Обеспечивает ли меньшая потеря журнала лучшую точность?
Потери журнала, близкие к 0, указывают на более высокую точность, тогда как, если потери журнала далеки от 0, это указывает на более низкую точность. В общем, минимизация потерь журнала обеспечивает большую точность классификатора.
Что такое потеря журнала в машинном обучении || Как рассчитать потери журнала в ML?
Почему мои потери в журнале больше 1?
Это означает, что прогнозируемая вероятность для данного класса будет меньше exp(-1) или около 0,368. Таким образом, можно ожидать, что потеря журнала будет больше единицы в том случае, если ваша модель дает оценку вероятности менее 36% для фактического класса.
Зачем использовать оценку F1 вместо точности?
Точность используется, когда истинные положительные и истинные отрицательные результаты более важны, тогда как показатель F1 используется, когда решающее значение имеют ложные отрицательные и ложные положительные результаты. Точность можно использовать, когда распределение классов аналогично, тогда как показатель F1 является лучшим показателем, когда существуют несбалансированные классы, как в приведенном выше случае.
Является ли потеря журнала такой же, как и вероятность отрицательного журнала?
Отрицательное логарифмическое правдоподобие L(w,b∣z) — это то, что мы обычно называем логистическими потерями. Обратите внимание, что та же концепция распространяется и на классификаторы глубоких нейронных сетей.
Что такое потеря журнала в машинном обучении || Как рассчитать потери журнала в ML?
Когда дело доходит до задачи классификации, потеря журналов является одним из наиболее часто используемых показателей. Это также известно как потеря перекрестной энтропии.
Почему мы используем журнал для определения энтропии?
Почему? Потому что, если все события происходят с вероятностью p, это означает, что событий 1/p. Чтобы определить, какое событие произошло, нам нужно использовать биты log(1/p) (каждый бит удваивает количество событий, которые мы можем различить).
Почему логарифмический лучше линейного?
Логарифмические шкалы цен лучше, чем линейные, показывают менее резкий рост или снижение цен. Они могут помочь вам визуализировать, как далеко должна пройти цена, чтобы достичь цели покупки или продажи. Однако если цены близки друг к другу, логарифмические шкалы цен могут оказаться перегруженными и трудными для чтения.
Потеря журнала — это то же самое, что и энтропия?
Потеря журнала — это то же самое, что и энтропия?
Двоичная перекрестная энтропия (также известная как логарифмическая потеря или логарифмическая потеря) — это метрика модели, которая отслеживает неправильную маркировку класса данных моделью, наказывая модель, если при классификации меток возникают отклонения в вероятности.
Что также называют потерей журнала?
Log Loss — наиболее важный показатель классификации, основанный на вероятностях. Трудно интерпретировать необработанные значения логарифмических потерь, но логарифмические потери по-прежнему являются хорошим показателем для сравнения моделей. Для любой конкретной задачи более низкое значение логарифмических потерь означает лучшие прогнозы.
В чем разница между AUC и потерей журнала?
В отличие от AUC, который проверяет, насколько хорошо модель может классифицировать двоичную цель, logloss оценивает, насколько близки прогнозируемые значения модели (некалиброванные оценки вероятности) к фактическому целевому значению.
Что важнее потеря или точность?
Люди обычно учитывают и заботятся о показателе точности во время обучения модели. Однако о потерях следует позаботиться в равной степени. По определению, показатель точности — это количество полученных правильных прогнозов. Значения потерь — это значения, указывающие на отличие от желаемого целевого состояния(й).
Почему Формула-1 имеет лучший результат?
Почему важен результат F1? Оценка F1 является популярной мерой эффективности классификации, и ее часто предпочитают, например, точности, когда данные несбалансированы, например, когда количество примеров, принадлежащих к одному классу, значительно превышает количество примеров, обнаруженных в другом классе.
Зачем вам использовать логарифмическую шкалу?
Логарифмические шкалы полезны, когда отображаемые данные намного меньше или намного больше остальных данных или когда важны процентные различия между значениями. Вы можете указать, использовать ли логарифмическую шкалу, если значения на диаграмме охватывают очень большой диапазон.
Измеряет ли потеря журнала точность?
Потеря журнала является вероятностной мерой точности. Это означает, например, что вероятностный классификатор, такой как логистическая регрессия, будет выводить вероятность для каждого класса, а не присваивать классу наиболее вероятную метку.
