ScholarGate
المساعد

قارن الطرق

راجع الطرق التي اخترتها جنبًا إلى جنب؛ الصفوف المختلفة مميَّزة.

خسارة اللوغاريتم (خسارة الإنتروبيا المتقاطعة)×مقياس F1 (F1-Score)×
المجالتقييم النماذجتقييم النماذج
العائلةMCDMMCDM
سنة النشأة1990s1979
صاحب الطريقةInformation theory and machine learning literatureC. J. van Rijsbergen
النوعLoss functionEvaluation metric
المصدر التأسيسيGoodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. link ↗van Rijsbergen, C. J. (1979). Information Retrieval (2nd ed.). Butterworth-Heinemann. link ↗
الأسماء البديلةCross-Entropy Loss, LoglossF-measure, Harmonic Mean
ذات صلة35
الملخصLog-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
  1. v1
  2. 2 المصادر
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 المصادر
  3. PUBLISHED

انتقل إلى البحث تنزيل الشرائح

ScholarGateقارن الطرق: Log-Loss (Cross-Entropy Loss) · F1-Score. استُرجع بتاريخ 2026-06-18 من https://scholargate.app/ar/compare