tg-me.com/ds_interview_lib/491
Last Update:
Как рассчитать логистическую ошибку?
Логистическая ошибка, также известная как логарифмическая функция потерь или кросс-энтропия, используется для оценки качества модели логистической регрессии. Этот показатель позволяет определить, насколько хорошо модель предсказывает вероятности для бинарной целевой переменной.
Вот алгоритм:
▪️ Сначала модель логистической регрессии генерирует вероятность принадлежности к классу 1 для каждого наблюдения.
▪️ Затем вероятности преобразуются. Для каждого наблюдения вероятность принадлежности к классу 1 сохраняется, если целевая переменная равна 1. Если целевая переменная равна 0, используется вероятность принадлежности к классу 0, что равно единице минус прогнозируемая вероятность.
▪️Для каждой преобразованной вероятности рассчитывается отрицательный логарифм.
▪️Вычисленные отрицательные логарифмы складываются и делятся на количество наблюдений, чтобы получить среднюю логистическую ошибку. Это значение представляет собой среднюю меру расхождения между предсказанными вероятностями и фактическими классами.
#машинное_обучение
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/491