قارن الطرق
راجع الطرق التي اخترتها جنبًا إلى جنب؛ الصفوف المختلفة مميَّزة.
| خسارة اللوغاريتم (خسارة الإنتروبيا المتقاطعة)× | مقياس F1 (F1-Score)× | |
|---|---|---|
| المجال | تقييم النماذج | تقييم النماذج |
| العائلة | MCDM | MCDM |
| سنة النشأة≠ | 1990s | 1979 |
| صاحب الطريقة≠ | Information theory and machine learning literature | C. J. van Rijsbergen |
| النوع≠ | Loss function | Evaluation metric |
| المصدر التأسيسي≠ | Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. link ↗ | van Rijsbergen, C. J. (1979). Information Retrieval (2nd ed.). Butterworth-Heinemann. link ↗ |
| الأسماء البديلة | Cross-Entropy Loss, Logloss | F-measure, Harmonic Mean |
| ذات صلة≠ | 3 | 5 |
| الملخص≠ | Log-loss measures the difference between predicted probabilities and actual labels, penalizing confident wrong predictions more than uncertain ones. It is a standard loss function in machine learning optimization and evaluates probabilistic classifier calibration. | The F1-score is the harmonic mean of precision and recall, providing a single metric that balances both concerns. It was introduced by van Rijsbergen in information retrieval and has become a standard metric for evaluating classification models where both precision and recall are important. |
| ScholarGateمجموعة البيانات ↗ |
|
|