以下代码用于生成随机森林二进制分类的概率输出。
LogLoss=function(actual, predicted)
{
result=-1/length(actual)*(sum((actual*log(predicted)+(1-actual)*log(1-predicted))))
return(result)
}
然后关于预测的结果如下:
关于测试数据的真实标签是已知的(名为test_label)。现在我想为二进制分类的概率输出计算logarithmic loss。关于LogLoss的功能如下。
{{1}}
如何使用二进制分类的概率输出计算对数损失。谢谢。
答案 0 :(得分:6)
library(randomForest)
rf <- randomForest(Species~., data = iris, importance=TRUE, proximity=TRUE)
prediction <- predict(rf, iris, type="prob")
#bound the results, otherwise you might get infinity results
prediction <- apply(prediction, c(1,2), function(x) min(max(x, 1E-15), 1-1E-15))
#model.matrix generates a true probabilities matrix, where an element is either 1 or 0
#we subtract the prediction, and, if the result is bigger than 0 that's the correct class
logLoss = function(pred, actual){
-1*mean(log(pred[model.matrix(~ actual + 0) - pred > 0]))
}
logLoss(prediction, iris$Species)