機械学習に関する用語 「LogLoss」とは？統計学・機械学習における理解と活用方法
「LogLoss」とは、統計学や機械学習において分類モデルの性能を評価するための損失関数です。二値分類において、正解ラベルと予測確率の差異を計算し、その対数を取って求めます。
LogLossが低いほど、予測確率が正解ラベルに近いことを示し、モデルのパフォーマンスが高いことを意味します。逆に、LogLossが大きい場合、予測確率が正解ラベルから大きく外れていることがわかります。
この損失関数の利点は、分類の確信度を考慮できる点です。確率予測に加重を与えることで、モデルは確信を持って間違えた予測に対してより重くペナルティを課します。また、交差エントロピー損失関数と数学的に等価であり、勾配降下法などの最適化手法で効率的に学習できるという特徴があります。