Следующий код используется для создания вероятностного вывода двоичной классификации с помощью Random Forest.Как вычислить потерю журнала при машинном обучении
library(randomForest)
rf <- randomForest(train, train_label,importance=TRUE,proximity=TRUE)
prediction<-predict(rf, test, type="prob")
Тогда результат о предсказания заключается в следующем:
Истинная этикетки о тестовых данных известны (названный test_label). Теперь я хочу вычислить logarithmic loss для вероятностного вывода двоичной классификации. Функция LogLoss следующая.
LogLoss=function(actual, predicted)
{
result=-1/length(actual)*(sum((actual*log(predicted)+(1-actual)*log(1-predicted))))
return(result)
}
Как вычислить логарифмическую потерю с вероятностным выходом двоичной классификации. Спасибо.