Importanza del monitoraggio delle perdite di legname nei nostri processi
Nel campo dell'apprendimento automatico, la funzione di perdita log loss si distingue come una metrica di valutazione solida e completa. Questa funzione, nota anche come perdita di entropia incrociata, è particolarmente utile nei compiti di apprendimento supervisionato.
La perdita log valutano le prestazioni di un modello confrontando le etichette di classe effettive e le probabilità previste. In un compito di classificazione, i modelli producono solitamente un valore di probabilità per ciascuna classe. La classe con la probabilità più alta viene quindi assegnata come classe prevista.
Nel calcolo della perdita log, si prende il negativo del log naturale delle probabilità previste. Ciò significa che maggiore è la certezza nella previsione, minori saranno la perdita log (a condizione che la previsione sia corretta). Viceversa, se una previsione è errata, la perdita log penalizza i modelli in modo più severo per le previsioni errate con probabilità previste più elevate.
Consideriamo una situazione in cui due modelli vengono valutati per un'osservazione particolare. Supponendo che l'etichetta di classe vera sia 1, entrambi i modelli prevedono l'output come 0, con probabilità del 65% e del 55% rispettivamente. Interessantemente, la perdita log per il 65% è più elevata rispetto a quella del 55%, il che indica che il modello con la probabilità prevista più elevata di errore viene penalizzato in modo più severo.
In un'altra situazione, in cui tutte le probabilità previste sono uguali tranne una previsione errata, il modello che è più certo in una previsione errata avrà una perdita log più elevata. Ciò perché la perdita log penalizza i modelli in modo più severo per le previsioni errate con probabilità previste più elevate.
È importante notare che la perdita log non valutano le prestazioni solo in base alle previsioni corrette, ma penalizzano anche le previsioni errate in base alle probabilità previste. Ciò la rende una metrica utile per comprendere le prestazioni e i limiti di un modello.
La perdita di entropia incrociata è un componente critico di un pipeline di apprendimento automatico. In uno studio intitolato "Why the Log-Loss Function is the Number One Criterion for Evaluation in Machine Learning", l'autore sottolinea l'importanza della perdita log nella valutazione delle prestazioni del modello. Tuttavia, l'identità dell'autore e la data di pubblicazione esatta dell'articolo non sono esplicitamente note.
La precisione, pur essendo una metrica utile, ci dice solo la percentuale di previsioni corrette. Al contrario, la perdita log ci fornisce una comprensione più sfumata delle prestazioni di un modello, tenendo conto delle probabilità previste. Ad esempio, in una situazione in cui entrambi i modelli prevedono correttamente 4 su 5 osservazioni, con una precisione del 0,8, la perdita log può aiutarci a distinguere tra i due modelli in base alle loro probabilità previste.
In conclusione, è necessario un processo di valutazione solido e completo per comprendere le prestazioni e i limiti di un modello. La funzione di perdita log loss, con la sua capacità di valutare le prestazioni in base a entrambe le previsioni corrette e
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