log-loss是什么

Log-loss是一种用于评估分类模型预测准确性的损失函数。它测量了模型预测与实际结果之间的差异，越小表示模型的预测越准确。Log-loss通常用于二元分类问题中，对于每个样本，它的值由以下公式计算得出：

log-loss = -(y*log(y_hat) + (1-y)*log(1-y_hat))

其中，y_hat是模型对样本的预测概率值，y为样本的真实标签，log为自然对数。这个公式的含义是，当预测概率与真实标签相符时，log-loss为0，否则log-loss越大。在实际应用中，我们通常将log-loss作为目标函数，通过最小化log-loss来训练分类模型。