Log Loss和AUC

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  • logloss和auc的区别：logloss主要是评估是否准确的，auc是用来评估是把正样本排到前面的能力，评估的方面不一样。
  • 对预测的pctr，乘以一个倍数，auc是不变的，因为相互的排序关系没有变，但是logloss会变。
二分类时AUC和binary_logloss的不一致问题
FFXN的博客
06-22 3346
二分类时AUC和binary_logloss的不一致问题 今天在用LGBM算法对一个二分类的数据进行训练时： lgbm1 = lgbm.LGBMClassifier(num_leaves=10, learning_rate=0.05, n_estimators=2000, ) # n_estimators是循环次数，或者说是树的数目 lgbm1.fit(X_train1, y_train1, eval_set=[(X_test1, y_test1)], eval_metric='auc', early_st
随笔系列之- log loss
lotuswhl的博客
04-01 5462
log loss 在机器学习构建分类模型的任务中经常使用的损失度量方法; 对数损失的公式为: −∑iN∑jMyijlog(pij)−∑iN∑jMyijlog(pij)-\sum_i^N\sum_j^My_{ij}log(p_{ij}) 其中N对应于我们的样本数或者输入的实例的数量,i对应于某一个样本或者实例;M表示我们的样本可能的分类数量,j表示某一个分类;yijyijy_{ij} 表示对...
logloss与AUC的区别
qq_41904729的博客
02-14 1167
AUC只在乎把正样本排到前面的能力，logloss更加注重评估的准确性，评估的方面不一样。 如果给预测值乘以一个倍数，则AUC不会变，但是logloss会变。
诊断试验评价指标计算，ROC曲线与AUC值差异比较，ROC曲线案例分析
最新发布
m0_37228052的博客
06-13 1115
本文系统介绍了诊断试验的评价指标与分析方法。主要内容包括：（1）常用评价指标的计算方法，如敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值及约登指数；（2）ROC曲线的原理与应用，包括曲线解读、AUC值判断标准及最佳界值确定方法；（3）通过案例演示了SPSSAU软件进行ROC分析的操作流程；（4）介绍了AUC差异比较的两种检验方法（Hanley&McNeil法和Delong检验）；（5）阐述了联合诊断的实现方法。文章为临床研究者提供了全面的诊断试验评价方法指导。
auc vs logloss
weixin_34023863的博客
12-28 1453
auc 更多的关注的是排序的结果。logloss 则是越小越好。 auc 与 logloss 关系比如 1 1 0 1 预测值 为 0.5 0.5 0.3 0.5 那么 auc 是 1 我们提升预测值到 0.7 0.7 0.4 0.7那么 auc 依然是1 但是 logloss 有了很大的提升。 ...
交叉熵相关知识
GodsLeft的专栏
07-04 481
TensorFlow当中的几种交叉熵 二分类的交叉熵 bce = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(reduction=tf.losses.Reduction.NONE) bce(tf.constant([[1], [0]]), tf.constant([[0.9], [0.5]]) ) # array([0.10536041, 0.69314694]) bce=−1N∑i(yilogpi+(1−yi)log(1−pi)) bce = - \frac{1}{N
auc 损失_《Machine Learning》 学习笔记二 ROC与AUC
weixin_39638105的博客
11-20 254
《Machine Learning》 学习笔记系列（2）ROC与AUC​ ROC（Receiver Operating Characteristic）全称是“受试者工作特征”,来源于“二战”中用于敌机检测的雷达信号分析技术，现在被引入了机器学习领域。​ 学习器对测试样本的评估结果一般为一个实值或概率，设定一个阈值，大于阈值为正例，小于阈值为负例，因此这个实值的好坏直接决定了...
auc 和loss_AUC 理解
weixin_39633781的博客
12-20 955
AUC(Area under curve)是机器学习常用的二分类评测手段，直接含义是ROC曲线下的面积,对于二分类模型，还有很多其他评价指标，比如 logloss，accuracy，precision。如果你经常关注数据挖掘比赛，比如 kaggle，那你会发现 AUC 和 logloss 基本是最常见的模型评价指标。从AUC 判断分类器(预测模型)优劣的标准：AUC = 1，是完美分类器；AUC...
auc 和loss_深入理解AUC
weixin_33605464的博客
01-12 2469
在机器学习的评估指标中，AUC是一个最常见也是最常用的指标之一。AUC本身的定义是基于几何的，但是其意义十分重要，应用十分广泛。本文作者深入理解AUC，并总结于下。AUC是什么在统计和机器学习中，常常用AUC来评估二分类模型的性能。AUC的全称是 area under the curve，即曲线下的面积。通常这里的曲线指的是受试者操作曲线(Receiver operating characteri...
auc 和loss_关于模型评估指标，可比性，LOSS，AUC，上下限
weixin_39853968的博客
12-20 1996
模型评估可以从多维度多指标进行评估。这里只谈论指标。我们常用的指标，logloss，mse，auc(GAUC)等等。其他指标包括gini(2*AUC -1)，PRauc，KS(max(TPR−FPR))，acc，precision，F1 score。对于预估分数的指标包括其分布的值，比如CoV(变异系数)，std，avg，等等。还有别的指标，如oe等。首先，需要明确，这些指标有没有可比性，在什么情...
logloss跟aoc
02-28
Logloss（对数损失）是一种常用的评估指标，用于...Logloss和AUC都是常用的评估指标，但它们从不同的角度评估模型性能。Logloss主要关注模型的预测概率与真实标签之间的差异，而AUC则关注模型对正负样本的排序能力。
怎样理解指标AUC
weixin_39326879的博客
05-18 482
在理解AUC之前，首先理解一下以下两个指标: TPRate的意义是所有真实类别为1的样本中，预测类别为1的比例。 FPRate的意义是所有真实类别为0的样本中，预测类别为1的比例。 以FRRate为横坐标,TPRate为纵坐标,这就构成了ROC曲线，AUC指的就是ROC曲线的面积 以上的AUC=0.5(TPRate>FPRate),这样的分类器是最差的,这样的分类器被认为是无效的,无论输入样本是正是负,判断为正的概率都是0.5.(如果TPRate<FPRate,将分类器的输出反过来就可以了).
机器学习：分类、多分类、回归模型的评估
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皮皮blog
09-18 7万+
http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/52574156 衡量分类器的好坏 对于二类分类器/分类算法，评价指标主要有accuracy， [precision，recall，F-score，pr曲线]，ROC-AUC曲线，gini系数。 对于多类分类器/分类算法，评价指标主要有accuracy， [宏平均和微...
模型训练的auc和loss比较问题
yisun123456的博客
11-04 3768
AUC 反应的是正样本在负样本前面的概率问题，AUC越大，说明正样本更靠前。 LOSS 反应的是真实值与预测值之前的差值，就是损失，LOSS越小，说明预测值越接近于真实值。在二分类问题中，LOSS越小，说明预测的样本预测值两极占比高（负样本更接近0，正样本更接近1） 例如：两个模型A B，一个auc高一些，但log也大一些。另一个auc低，但log也低。 A模型AUC高，说明它在判断哪个更好的方面，有着更好的表现，但是可能它比较“保守”，预估分都接近于正负样本的比例值（比如ctr=0.1，则预估分接近0
机器学习中的AUC理解
Thinkgamer博客
04-15 5702
转载请注明出处：http://blog.youkuaiyun.com/gamer_gyt 博主微博：http://weibo.com/234654758 Github：https://github.com/thinkgamer 最近在做GBDT模型，里边用到胡模型评价方法就是AUC，刚好趁此机会，好好学习一下。 混淆矩阵(Confusion matrix) 混淆矩阵是理解大多数评价指...
详解sklearn中logloss的计算过程
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详解解释logloss的计算过程。解释为什么sklearn算得的logloss与书本公式算得的不一样？
LogLoss的公式演化
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LogLoss一般应用于logistic regression[logit regression,logit model]，而logistic regression模型的因变量是categorical，比如二分类的0和1。多分类的模型就是mutinomial logistic regression。在logistic regression里面有一个logistic function(注意区分logi
机器学习篇-指标:AUC
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AUC是什么东西？ AUC是一个模型评价指标，只能够用于二分类模型的评价，对于二分类模型来说还有很多其他的评价指标： 比如：logloss，accuracy，precision 在上述的评价指标当中，数据挖掘类比赛中，AUC和logloss是比较常见的模型评价指标 那么问题来了||ヽ(￣▽￣)ノミ|Ю为啥是AUC和logloss? 因为很多机器学习的模型对分类问题的预测结果都是概率，如果要计算accuracy的话，需要先将概率转换成类别，这就需要手动设置一个阈值，如果对一个样本的预测概率高于这个预测，就把这
[机器学习] 二分类模型评估指标---精确率Precision、召回率Recall、ROC|AUC
摩登都市天空---专栏
12-13 2万+
目录 为什么要评估模型? 怎么检验和评估模型? 评估指标 (Evaluation Matrics)是什么? 错误率,精度,误差的基本概念: 分类器评估指标 混淆矩阵 1. 准确率P、召回率R、F1 值 2. ROC与AUC ROC 计算例子 1. 分析数据 2. 针对score，将数据排序 3. 将截断点依次取为score值 为什么要评估模型? 一句话,想找到最有效的模...
logloss
04-05
### LogLoss 的概念 LogLoss 是一种用于评估分类模型性能的指标，尤其适用于概率预测模型。它衡量的是预测概率与真实标签之间的差异程度。较低的 LogLoss 值表示模型具有更高的准确性。 --- ### LogLoss 的计算方法 #### 数学定义 LogLoss 的公式如下： \[ \text{LogLoss} = -\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \left[ y_i \cdot \log(p_i) + (1-y_i) \cdot \log(1-p_i) \right] \] 其中： - \( N \): 数据样本的数量。 - \( y_i \): 实际标签（取值为 0 或 1）。 - \( p_i \): 预测的概率值（介于 0 和 1 之间）。如果预测值为类别的索引，则需要将其转换为对应的概率[^4]。 #### 特殊处理 为了避免数值不稳定的情况，在实现过程中通常会对极小或极大的概率值进行平滑处理。例如，在 `sklearn` 中，当预测概率接近 0 或 1 时，会被调整到范围 `[1e-15, 1-1e-15]` 内[^2]。 --- ### 使用 R 语言计算 LogLoss 以下是基于 R 语言的 LogLoss 计算示例代码： ```r # 导入必要的包 library(dplyr) # 定义实际的类别和预测的概率 actual <- c(0, 1, 1, 0, 1) predicted <- c(0.2, 0.8, 0.6, 0.3, 0.9) # 自定义 Log Loss 函数 log_loss <- function(actual, predicted) { n <- length(actual) loss <- -(1/n) * sum( actual * log(predicted) + (1 - actual) * log(1 - predicted) ) return(loss) } # 调用自定义函数并打印结果 result <- log_loss(actual, predicted) print(result) ``` 上述代码实现了手动计算 LogLoss 的功能，并返回最终的结果[^3]。 --- ### 使用 Python (`sklearn`) 计算 LogLoss 在 Python 中可以利用 `sklearn.metrics.log_loss` 方法快速计算 LogLoss。以下是一个简单的例子： ```python from sklearn.metrics import log_loss # 定义实际标签和预测概率 y_true = [0, 1, 1, 0, 1] y_pred = [[0.8, 0.2], [0.2, 0.8], [0.4, 0.6], [0.7, 0.3], [0.1, 0.9]] # 计算 LogLoss 并输出结果 loss_value = log_loss(y_true, y_pred) print(f"LogLoss Value: {loss_value}") ``` 注意：`y_pred` 应该是以二维数组的形式提供每个类别的预测概率。 --- ### 结果解释 无论是在 R 还是 Python 中，LogLoss 的核心思想都是相同的——通过对比预测概率和真实标签来量化误差。较低的 LogLoss 表明模型更贴近实际情况。 ---
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