-(y.log() + (1 - y).log())

This expression cannot be simplified further without additional information or context. It appears to be the log-likelihood function for a binary classification problem, where y is the predicted probability of the positive class.

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loss_value = (-1) * np.sum(y * np.log(prob) + (1 - y) * (np.log(1 - prob)))什么意思

这部分代码是计算逻辑回归模型的损失函数值。具体来说，loss_value = (-1) * np.sum(y * np.log(prob) + (1 - y) * (np.log(1 - prob)))这一行代码分成了两部分，分别计算了正例和负例的损失。其中，y是真实的标签值，prob是逻辑回归模型的预测概率值。具体来解释这个代码：

首先，y * np.log(prob)是真实标签为1时的损失，(1 - y) * (np.log(1 - prob))是真实标签为0时的损失。这个计算方式是逻辑回归模型的损失函数（交叉熵）的表达式。其中，y * np.log(prob)表示当样本属于正例时，损失值越小的概率值越大；(1 - y) * (np.log(1 - prob))表示当样本属于负例时，损失值越小的概率值越大。

其次，np.sum(y * np.log(prob) + (1 - y) * (np.log(1 - prob)))是将所有样本的损失值求和，得到逻辑回归模型的总损失函数值。

最后，(-1) * np.sum(y * np.log(prob) + (1 - y) * (np.log(1 - prob)))中的负号是为了将损失函数值取反，从而将最小化损失函数的问题转化为最大化对数似然函数的问题。