পদ্ধতির তুলনা করুন

	লগ-লস (ক্রস-এন্ট্রপি লস)	Accuracy (সঠিকতা)
ক্ষেত্র	মডেল মূল্যায়ন	মডেল মূল্যায়ন
পরিবার	MCDM	MCDM
উদ্ভবের বছর	1990s	20th century
প্রবর্তক	Information theory and machine learning literature	Historical statistical foundations
ধরন	Loss function	Evaluation metric
মৌলিক উৎস	Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.	Fawcett, T. (2006). An introduction to ROC analysis. Pattern Recognition Letters, 27(8), 861-874.
অপর নাম	Cross-Entropy Loss, Logloss	Overall Accuracy, Correct Classification Rate
সম্পর্কিত	3	5
সারসংক্ষেপ	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.	Accuracy is the proportion of correct predictions among the total number of predictions made by a classification model. It is the most intuitive performance metric and measures how often the classifier makes correct predictions overall, regardless of class.