。

琢磨

1. log_loss 亏本函数这是一个用于分类问题的亏本函数，用于衡量模型预测的概率分布与真实实分布之间的差异。通常， 交叉熵亏本函数的表达式如下： ] 其中，\ 是真实实标签，\ 是模型预测的概率。

   

2. 问题出现的原因从文本中Nengkan出， 当用 sklearn.metrics.log_loss 函数时Ru果 y_true 和 y_pred 中包含不同数量的类别，会出现错误。这是基本上原因是 log_loss 函数需要一个与真实实标签一一对应的预测概率。

3. 代码实现log_loss 函数的实现，用于计算交叉熵亏本。

代码实现

python import numpy as np

def logloss: epsilon = 1e-15 # 避免除以零 ypred = np.clip # 别让预测值超出范围 loss = -np.sum + * np.log) return loss

ytrue = np.array ypred = np.array loss = log_loss print

这段代码先说说定义了一个 log_loss 函数， 该函数接收真实实标签 y_true 和预测概率 y_pred 作为输入，并返回计算出的交叉熵亏本。在计算过程中， 为了避免对数函数的除以零问题，我们引入了一个细小的常数 epsilon，并且确保了预测概率在 的范围内。再说说通过一个轻巧松的示例展示了怎么用这玩意儿函数。