第 类的可能性用 表示 而第 类的可能性用

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弥补这个微小的数字，我们将对这些数字取负平均值。算术平均值低于零由于我们计算的调整概率为负平均值，这种情况下的对数损失或二元交叉熵达到了 的值。此外，可以使用以下公式而不是使用校正概率来计算对数损失。 (-) 表示。当观察的类别为 时，公式的第一部分适用，而当观察的类别为 时，第二部分消失。二元交叉熵就是这样找到的。损失函数入门首先，让我们了解一下函数本身，然后我们才能深入研究 。想象一下您花费了时间和精力开发了一个机器学习模型，您确信该模型可以区分猫和狗。在这种情况下，我们希望找到。


能够帮助我们充分利用模型的指标或函数。损失函数显示了模型的预测效果。当预测值 接近原始 南非电报吗数据库 值时，损失最小；当预测值关闭时，损失最大。关于数学费用 = -( 预测 –  实际)。您的模型可以根据  值进行改进，直到达到最佳解决方案。大多数二元分类问题都是通过称为二元交叉熵的损失函数来解决的，通常称为对数损失，这就是本文的主题。另请阅读标签二元交叉熵二元交叉熵上一篇文章英国航空值机政策和规则下一篇预计到 年，全球动物遗传学市场价值将达到 亿美元橄榄花属橄榄花属相关文章作者的更多内容提升您的电子商务影响力吸引更多流量的最佳策略渲染与现实探。



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