Бинарная кросс-энтропия, также известная как логарифмическая потеря, это функция потерь, используемая в машинном обучении для задач бинарной классификации. Она измеряет эффективность модели классификации, выход которой - это вероятностное значение между 0 и 1. Что такое бинарная кросс-энтропия? Бинарная кросс-энтропия - это метод, используемый для оценки ошибки прогнозирования классификатора. Потери на кросс-энтропии увеличиваются по мере того, как прогнозируемая вероятность отклоняется от фактической метки...

Классификация – это крупнейшая задача Машинного обучения (ML), которая ставит своей целью назначить метку класса Наблюдениям (Observation) из предметной области, например, сортировка электронных писем на "спам" и "не спам". Классификационное прогнозное моделирование В машинном обучении классификация относится к задаче прогнозного моделирования, когда метка класса прогнозируется для данного примера входных данных. Примеры проблем классификации: Для классификации требуется обучающий набор с множеством записей, из которых можно учиться...