binary logloss
时间: 2024-04-03 20:22:04 浏览: 14
二元交叉熵(Binary Logloss)是在二分类问题中用来评估模型性能的常见指标之一。它是通过计算模型预测的概率分布与真实标签的对数损失来衡量模型的预测能力。具体地,对于一个二分类问题,假设样本的真实标签为 $y \in \{0,1\}$,模型预测样本属于正类的概率为 $p$,则二元交叉熵的计算公式如下:
$$\text{Binary Logloss} = - y \log(p) - (1-y) \log(1-p)$$
其中,$y \log(p)$ 表示当样本属于正类时的损失,$(1-y) \log(1-p)$ 表示当样本属于负类时的损失。可以看到,当样本真实标签为1时,只有第一项有贡献,而当样本真实标签为0时,只有第二项有贡献。因此,二元交叉熵可以很好地衡量模型在正负样本分类上的预测能力。越小的交叉熵值表示模型的预测结果越接近真实标签。
相关问题
binary cross entropy loss公式
Binary cross entropy loss的公式为:
$-\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}[y_i\log(p_i)+(1-y_i)\log(1-p_i)]$
其中,$N$是样本数量,$y_i$是第$i$个样本的真实标签(0或1),$p_i$是第$i$个样本的预测标签(0到1的概率值)。$\log$表示自然对数。
loss='binary_crossentropy',想把它改成对数损失(Logarithmic Loss,LogLoss):常用于二分类问题,衡量模型的输出和真实标签之间的交叉熵。,怎么改
要将损失函数从`binary_crossentropy`更改为对数损失(Logarithmic Loss,LogLoss),可以将`loss`参数设置为`logloss`。需要注意的是,Keras中的对数损失函数名称是`binary_crossentropy`,因此`logloss`实际上是`binary_crossentropy`的另一种名称。
下面是将损失函数从`binary_crossentropy`更改为`logloss`的代码示例:
```python
model.compile(optimizer='adam', loss='logloss', metrics=['accuracy'])
```
在这个例子中,`logloss`将被解释为`binary_crossentropy`,并用于衡量模型的输出和真实标签之间的交叉熵。