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내가이 권리 얻고 있는지 만들기 부정적이다 : 우리가 sklearn.metrics.log_loss 독립을 사용하는 경우sklearn의 metrics.log_loss 득점 'neg_log_loss'대 긍정적
을, 즉 log_loss은 (y_true, y_pred), 그것은 긍정적 인 점수를 생성 - 점수가 낮을수록 실적이 좋습니다. . 점수 더 큰, 더 나은 성능
그리고 점수 체계가 구축에이 때문이다 -
그러나, 우리는 'cross_val_score "에서와 같이 채점 방식으로 'neg_log_loss'를 사용하는 경우, 점수가 마이너스 일반적으로하기 때문에, 더 나은 더 높은, 우리가 정확이 이해 log_loss 추세와 일치한다. 그리고 그것은 그 목적을 위해 그렇게 전적으로 이루어집니다. 평소 부정. 다른 채점 방식과 일치합니다?
[ 배경 : metric.log_loss는 긍정적 인 점수를, neg_los_loss는 부정적인 점수를 얻었습니다. 둘 다 동일한 문서 페이지]
나는 똑같은 것을 궁금해하고 있었다. –