Giải thích trực quan về logloss

Trong một số cuộc thi kaggle, việc tính điểm được dựa trên "logloss". Điều này liên quan đến lỗi phân loại.

Đây là một câu trả lời kỹ thuật nhưng tôi đang tìm kiếm một câu trả lời trực quan. Tôi thực sự thích câu trả lời cho câu hỏi này về khoảng cách Mahalanobis, nhưng PCA không phải là logloss.

Tôi có thể sử dụng giá trị mà phần mềm phân loại của tôi đưa ra, nhưng tôi không thực sự hiểu nó. Tại sao chúng ta sử dụng nó thay vì tỷ lệ dương / âm đúng / sai? Bạn có thể giúp tôi để tôi có thể giải thích điều này với bà tôi hoặc một người mới trong lĩnh vực này?

Tôi cũng thích và đồng ý với trích dẫn:

bạn không thực sự hiểu điều gì trừ khi bạn có thể giải thích nó với bà của bạn
- Albert Einstein

Tôi đã cố gắng tự trả lời điều này trước khi đăng ở đây.

Các liên kết mà tôi không tìm thấy trực quan hoặc thực sự hữu ích bao gồm:

• http://www.r-bloggers.com/making-sense-of-logarithmic-loss/
• https://www.quora.com/What-is-an-intearning-explanation-for-the-log-loss-f ghép
• https://lingpipe-blog.com/2010/11/02/evaluating-with-probabilistic-truth-log-loss-vs-0-1-loss/
• https://www.kaggle.com/wiki/LogarithmicLoss

Đây là những thông tin, và chính xác. Chúng có nghĩa là cho một khán giả kỹ thuật. Họ không vẽ một bức tranh đơn giản, hoặc đưa ra một ví dụ đơn giản và dễ tiếp cận. Chúng không được viết cho bà tôi.

Logloss là logarit của sản phẩm của tất cả các xác suất. Giả sử Alice dự đoán:

• với xác suất 0,2, John sẽ giết Jack
• với xác suất 0,001, Mary sẽ cưới John
• với xác suất 0,01, Bill là một kẻ giết người.

Hóa ra Mary không cưới John, Bill không phải là kẻ giết người, nhưng John đã giết Jack. Sản phẩm của xác suất, theo Alice, là 0,2 * 0,999 * 0,99 = 0,197802

Bob dự đoán:

• với xác suất 0,5, John sẽ giết Jack
• với xác suất 0,5, Mary sẽ cưới John
• với xác suất 0,5, Bill là một kẻ giết người.

Sản phẩm là 0,5 * 0,5 * 0,5 = 0,125.

Alice là người dự đoán tốt hơn Bob.