Продолжаем рассказывать про функции ошибки и функционалы качества, сегодня поговорим о функциях, которые «заставляют» алгоритм выдавать вероятности принадлежности к классам. Рассчитано на читателей, которые освоили предыдущие посты по этой теме.
Сегодня будет сделанный с любовью обзор функций ошибок и функционалов качества в задачах регрессии.
Эту функцию называют также «логлосс» (logloss / log_loss), перекрёстной / кросс-энтропией (Cross Entropy) и часто используют в задачах классификации. Разберёмся, почему её используют и какой смысл она имеет. Для чтения поста нужна неплохая ML-математическая подготовка, но даже новичкам я бы рекомендовал почитать (хотя я не очень заботился, чтобы «всё объяснялось на пальцах»).
Анализ малых данных 