loss = log_loss(y_test, y_pred)的底层代码是什么

`log_loss`函数的底层代码可以在sklearn的源代码中找到，具体实现在`metrics.py`文件中。下面是其中的关键部分：

def log_loss(y_true, y_pred, eps=1e-15, normalize=True, sample_weight=None,
             labels=None):
    # 省略部分代码
    if len(y_pred.shape) == 1:
        # 将预测结果转化为二维数组
        y_pred = y_pred.reshape(-1, 1)
    if y_pred.shape[1] == 1:
        # 将预测结果转化为概率值
        y_pred = np.hstack([1 - y_pred, y_pred])
    # 将真实标签转化为二进制编码
    lb = LabelBinarizer()
    lb.fit(y_true)
    if len(lb.classes_) == 1:
        lb.classes_ = np.array([0, 1])
    y_true = lb.transform(y_true)
    # 计算对数损失函数的值
    loss = -(y_true * np.log(y_pred + eps)).sum(axis=1)
    # 省略部分代码
    return loss

这段代码首先将预测结果转化为概率值，然后将真实标签转化为二进制编码（例如，如果标签有3个类别，那么就将每个标签转化为一个长度为3的二进制向量，其中只有一个元素为1，其它元素为0），最后计算对数损失函数的值。