Logloss详解 - 爱码网

$-{(y\log(p) + (1 - y)\log(1 - p))}$

$y$ 表示样本的真实标签(1或-1)， $p$ 表示模型预测为正样本的概率。

下图展示了lable=1时对数损失值的范围。当预测概率接近1时，对数损失缓慢下降。但随着预测概率的降低，对数损失迅速增加。对数损失对两种类型的错误都会进行处罚，尤其是那些置信度很高的错误预测！
Logloss详解

def logloss(true_label, predicted_prob):
  if true_label == 1:
    return -log(predicted_prob)
  else:
    return -log(1 - predicted_prob)

若p=0.1，logloss=0.325

若p=0.2，logloss=0.500

若p=0.3，logloss=0.611

若p=0.4，logloss=0.673

若p=0.5，logloss=0.693

若p=0.6，logloss=0.673

若p=0.7，logloss=0.611

若p=0.8，logloss=0.500

若p=0.9，logloss=0.325

所以最差的情况就是，正好是一半正样本一半负样本，此时你乱猜出的logloss是0.693。

所以只要loglss是在0.693以上，就说明模型是失败的。