Questions tagged «log-loss»

我试图更好地了解日志丢失及其工作方式，但是我似乎找不到的一件事是将日志丢失数放入某种上下文中。如果我的模型的对数损失为0.5，那好吗？什么是好坏分？这些阈值如何变化？

16 machine-learning  loss-functions  log-loss 

我已经训练了两个模型（使用h2o AutoML的二进制分类器），我想选择一个模型。我得到以下结果： 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 的auc和logloss列是交叉验证指标（交叉验证仅使用训练数据）。在..._train和..._valid指标分别由通过模型运行训练和验证指标发现。我想使用logloss_valid或gini_valid选择最佳模型。 模型1具有更好的基尼系数（即更好的AUC），而模型2具有更好的对数损失。我的问题是选择哪一个我认为是问题，使用基尼（AUC）或对数损失作为决策指标的优点/缺点是什么？

15 model-selection  validation  auc  gini  log-loss 

我正在执行二进制分类任务，其中结果概率相当低（大约3％）。我正在尝试决定是否通过AUC或对数损失进行优化。据我所知，AUC最大化了模型区分类别的能力，而对数损失则惩罚了实际概率与估计概率之间的差异。在我的任务中，校准精度非常重要。所以我会选择logloss，但是我想知道最好的log-loss模型是否也应该是最好的AUC / GINI模型。

12 classification  binary-data  auc  log-loss