2値分類にて、AUCをみていくことは多いのですが、Loglossを評価指標で使う場合の利点を教えて欲しいです
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2値分類モデルを作成した場合に、予測値と実測値が大きく間違った場合にペナルティを特に大きく見積もるようにしている指標がLogLossです。分類した結果ではなく、予測の確率の分布まで考慮しているのがLogLossとなります。その点でAUCより細かく見ているという点はあります。
2つの予測分布がより綺麗に分かれているモデルを探したい場合に有効です。AUCが高ければLogLossも高いことが多いので、そこまでAUCとLogLossで順番が入れ替わることはないですが、そういう見方もあるということを抑えていただければと思います。