«log-loss» 태그된 질문

로그 손실과 작동 방식을 더 잘 이해하려고하지만 찾을 수없는 것 중 하나는 로그 손실 번호를 일종의 컨텍스트에 넣는 것입니다. 내 모델의 로그 손실이 0.5이면 좋습니까? 좋은 점수와 나쁜 점수는 무엇입니까? 이러한 임계 값은 어떻게 변경됩니까?

16 machine-learning  loss-functions  log-loss 

두 가지 모델 (h2o AutoML을 사용하는 이진 분류기)을 훈련했으며 사용할 모델을 선택하려고합니다. 다음과 같은 결과가 있습니다. model_id auc logloss logloss_train logloss_valid gini_train gini_valid DL_grid_1 0.542694 0.287469 0.092717 0.211956 0.872932 0.312975 DL_grid_2 0.543685 0.251431 0.082616 0.186196 0.900955 0.312662 auc과 logloss열이 교차 유효성 검사 측정 항목 (교차 검증은 훈련 데이터를 사용). ..._train및 …

15 model-selection  validation  auc  gini  log-loss 

결과 확률이 매우 낮은 이진 분류 작업을 수행하고 있습니다 (3 %). AUC 또는 로그 손실로 최적화할지 여부를 결정하려고합니다. 내가 아는 한, AUC는 클래스를 구별하는 모델의 능력을 최대화하는 반면, logloss는 실제 확률과 추정 된 확률 사이의 차이를 불이익을줍니다. 내 작업에서 정밀 정확도를 교정하는 것이 매우 중요합니다. 그래서 logloss를 선택하지만 최고의 log-loss …

12 classification  binary-data  auc  log-loss