Логистикалык регрессия үчүн жоготуулар функциясы кандай?

Логистикалык регрессия үчүн жоготуунун функциясы бинардык кросс-энгропия (log loss) болуп саналат. Ал алдын ала айтылган мүмкүнчүлүктөр менен чындык класстардын белгилерин айырмасын өлчөйт.

Y (0 же 1) белгилери жана алдын ала айтылган мүмкүнчүлүк p (класстын 1 мүмкүнчүлүгү) менен объект үчүн жоготуунун функциясы төмөндөгүчө жазылат:

[ L = - \left( y \cdot \log(p) + (1 - y) \cdot \log(1 - p) \right) ]

Бул функция модельди туура эмес алдын ала айтканда жазалайт, өзгөчө эгер модель туура эмес жоопко ишенимдүү болсо.

Pythonдо numpy колдонуп мисал:

import numpy as np

def log_loss(y_true, y_pred):
    epsilon = 1e-15  # туруктуулук үчүн
    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))