เปรียบเทียบวิธี

	ลอส-ลอส (ครอสเอนโทรปี ลอส)	คะแนน F1
สาขาวิชา	การประเมินแบบจำลอง	การประเมินแบบจำลอง
ตระกูล	MCDM	MCDM
ปีกำเนิด	1990s	1979
ผู้ริเริ่ม	Information theory and machine learning literature	C. J. van Rijsbergen
ประเภท	Loss function	Evaluation metric
แหล่งต้นตำรับ	Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.	van Rijsbergen, C. J. (1979). Information Retrieval (2nd ed.). Butterworth-Heinemann.
ชื่อเรียกอื่น	Cross-Entropy Loss, Logloss	F-measure, Harmonic Mean
ที่เกี่ยวข้อง	3	5
สรุป	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.