यकीन है कि मैं यह सही हो रही है बनाना है:sklearn metrics.log_loss बनाम स्कोरिंग 'neg_log_loss' सकारात्मक है नकारात्मक
अगर हम sklearn.metrics.log_loss स्टैंडअलोन उपयोग करते हैं, यानी log_loss (y_true, y_pred), यह एक सकारात्मक स्कोर उत्पन्न करता है - स्कोर जितना छोटा होगा उतना ही बेहतर प्रदर्शन होगा।
हालांकि, अगर हम 'cross_val_score "के रूप में एक स्कोरिंग योजना के रूप में 'neg_log_loss' का उपयोग करें, स्कोर नकारात्मक है - बड़ा स्कोर, बेहतर प्रदर्शन
और करने के लिए स्कोरिंग योजना बनाया गया है इस वजह से है। अन्य स्कोरिंग योजनाओं के साथ एक समान होना चाहिए। आम तौर पर के बाद से, उच्च बेहतर है, हम नकारना सामान्य log_loss प्रवृत्ति के अनुरूप होना करने के लिए। और यह उस उद्देश्य के लिए ऐसा पूरी तरह से किया जाता है। इस समझ सही है?
[ पृष्ठभूमि: metric.log_loss के लिए सकारात्मक स्कोर प्राप्त हुए, और 'neg_los_loss' के लिए नकारात्मक स्कोर, और दोनों का संदर्भ लें एक ही प्रलेखन पृष्ठ।]
मैं वही चीज़ सोच रहा था –