როგორ ჰქვია ალგორითმს, რომელიც logloss-ს იყენებს?

ლოგისტიკური რეგრესია (ლოგარითმული დანაკარგის ფუნქცია) გამოიყენება ალგორითმში, რომელსაც უწოდებენ ლოგისტიკურ რეგრესიას. ლოგლოსი ზომავს ბინარული კლასიფიკაციისთვის ალბათობის პროგნოზების ხარისხს და უფრო მკაცრად სჯის შეცდომით პროგნოზებს, ვიდრე სწორი.

ბინარული კლასიფიკაციისთვის ლოგლოსის ფუნქციის მაგალითი:

import numpy as np

def log_loss(y_true, y_pred):
    epsilon = 1e-15
    y_pred = np.clip(y_pred, epsilon, 1 - epsilon)
    return -np.mean(y_true * np.log(y_pred) + (1 - y_true) * np.log(1 - y_pred))

ლოგისტიკური რეგრესია ამ ფუნქციას მინიმალიზებს, მონაცემებზე სწავლით.