कई कागल प्रतियोगिताओं में स्कोरिंग "लॉगलॉस" पर आधारित थी। यह वर्गीकरण त्रुटि से संबंधित है।
यहाँ एक तकनीकी उत्तर है लेकिन मैं एक सहज उत्तर की तलाश में हूँ। मुझे वास्तव में महालनोबिस दूरी के बारे में इस सवाल का जवाब पसंद आया , लेकिन पीसीए लॉगलॉस नहीं है।
मैं उस मूल्य का उपयोग कर सकता हूं जो मेरा वर्गीकरण सॉफ़्टवेयर डालता है, लेकिन मैं वास्तव में इसे नहीं समझता। हम इसका उपयोग सही / गलत सकारात्मक / नकारात्मक दरों के बजाय क्यों करते हैं? क्या आप मेरी मदद कर सकते हैं ताकि मैं अपनी दादी या क्षेत्र में एक नौसिखिया को समझा सकूं?
मुझे भी पसंद है और बोली से सहमत हूँ:
जब तक आप इसे अपनी दादी
- अल्बर्ट आइंस्टीन को नहीं समझा सकते, तब तक आपको वास्तव में कुछ समझ नहीं आता है
मैंने यहां पोस्ट करने से पहले अपने दम पर इसका जवाब देने की कोशिश की।
लिंक जो मुझे सहज या उपयोगी नहीं लगे, उनमें शामिल हैं:
- http://www.r-bloggers.com/making-sense-of-logarithmic-loss/
- https://www.quora.com/What-is-an-intuitive-explanation-for-the-log-loss-function
- https://lingpipe-blog.com/2010/11/02/evaluating-with-probabilistic-truth-log-loss-vs-0-1-loss/
- https://www.kaggle.com/wiki/LogarithmicLoss
ये जानकारीपूर्ण, और सटीक हैं। वे एक तकनीकी दर्शकों के लिए हैं। वे एक साधारण चित्र नहीं बनाते हैं, या एक सरल और सुलभ उदाहरण देते हैं। वे मेरी दादी के लिए नहीं लिखे गए हैं।