对数损失和交叉熵损失的区别

对数损失和交叉熵损失都是常用的损失函数，用于衡量分类模型的预测结果与真实标签之间的差异。它们的区别在于适用的情况和计算方式。

对数损失（Log Loss）是一种广义线性模型中常用的损失函数，适用于二分类问题。它基于对数函数的负对数似然，用于衡量模型预测为正类和负类的概率与真实标签之间的差异。对数损失越小，表示模型的预测结果与真实标签越接近。

交叉熵损失（Cross Entropy Loss）是一种常用的多分类问题的损失函数，适用于多个类别的分类问题。它基于信息论中的交叉熵概念，用于衡量模型预测每个类别的概率分布与真实标签的差异。交叉熵损失越小，表示模型的预测结果与真实标签越接近。

总结一下：
- 对数损失适用于二分类问题，交叉熵损失适用于多分类问题。
- 对数损失使用对数函数的负对数似然计算，交叉熵损失使用交叉熵计算。
- 对数损失衡量模型预测为正类和负类的概率与真实标签之间的差异，交叉熵损失衡量模型预测每个类别的概率分布与真实标签的差异。