Próbuję lepiej zrozumieć utratę logów i sposób, w jaki to działa, ale jedną rzeczą, której nie mogę znaleźć, jest umieszczenie numeru utraty logów w jakimś kontekście. Jeśli mój model ma utratę dziennika 0,5, czy to dobrze? Co uważa się za dobry i zły wynik? Jak zmieniają się te...
Przeszkoliłem dwa modele (klasyfikatory binarne przy użyciu h2o AutoML) i chcę wybrać jeden do użycia. Mam następujące wyniki: model_id auc logloss logloss_train logloss_valid gini_train gini_valid DL_grid_1 0.542694 0.287469 0.092717 0.211956 0.872932 0.312975 DL_grid_2 0.543685 0.251431...
Wykonuję binarne zadanie klasyfikacyjne, w którym prawdopodobieństwo wyniku jest dość niskie (około 3%). Próbuję zdecydować, czy przeprowadzić optymalizację na podstawie AUC, czy utraty logów. O ile rozumiem, AUC maksymalizuje zdolność modelu do rozróżnienia między klasami, podczas gdy utrata...