Which of the following option is / are true for the interpretation of log loss as an evaluation metric? If a classifier is confident about an incorrect classification, then log-loss will penalize it heavily. For a particular observation, the classifier assigns a very small probability for the correct class then the corresponding contribution to the log loss will be very large. The lower the log loss, the better the model.

Crowdly

Додати до Chrome

✅ Перевірена відповідь на це питання доступна нижче. Наші рішення, перевірені спільнотою, допомагають краще зрозуміти матеріал.

Which of the following option is / are true for the interpretation of log loss as an evaluation metric?

If a classifier is confident about an incorrect classification, then log-loss will penalize it heavily.
For a particular observation, the classifier assigns a very small probability for the correct class then the corresponding contribution to the log loss will be very large.
The lower the log loss, the better the model.

1 and 2

1 and 3

1,2 and 3

2 and 3

Отримайте необмежений доступ до відповідей на екзаменаційні питання - встановіть розширення Crowdly зараз!

Додати до Chrome