Как получить модель потери в склеарне

Question

Всякий раз, когда модель sklearn подходит для некоторых данных, она минимизирует некоторую функцию потерь.Как получить потерю модели с помощью этой функции потерь?

например,

model = sklearn.linear_model.LogisticRegression().fit(X_train,y_train)
model.get_loss(X_train, y_train) #gives the loss for these values
model.get_loss(X_test, y_test) #gives the loss for other values

Обратите внимание, что метод .score НЕ делает этого.

Answer 1

LogisticRegression сводит к минимуму потери журнала, поэтому можно ожидать, что потеря будет .score, только с отрицанием.Однако на самом деле это возвращает средняя точность .

. Для расчета потерь в журнале необходимо использовать метрику log_loss:

У меня есть 'Я проверил это, но что-то вроде этого:

from sklearn.metrics import log_loss

model = sklearn.linear_model.LogisticRegression().fit(X_train, y_train)

loss = log_loss(X_test, model.predict_proba(X_test), eps=1e-15)