假设你使用 log-loss 函数作为评估标准。下面这些选项，哪些是对作为评估标准的 log-loss 的正确解释。

小开

答案解析

对数损失, 即对数似然损失(Log-likelihood Loss), 也称逻辑斯谛回归损失(Logistic Loss)或交叉熵损失(cross-entropy Loss), 是在概率估计上定义的.它常用于(multi-nominal, 多项)逻辑斯谛回归和神经网络,以及一些期望极大算法的变体. 可用于评估分类器的概率输出。对数损失通过惩罚错误的分类,实现对分类器的准确度(Accuracy)的量化. 最小化对数损失基本等价于最大化分类器的准确度.为了计算对数损失, 分类器必须提供对输入的所属的每个类别的概率值, 不只是最可能的类别. 对数损失函数的计算公式如下: 其中, Y 为输出变量, X为输入变量, L 为损失函数. N为输入样本量, M为可能的类别数, yij 是一个二值指标, 表示类别 j 是否是输入实例 xi 的真实类别. pij 为模型或分类器预测输入实例 xi 属于类别 j 的概率。这时, yi 为输入实例 xi 的真实类别, pi 为预测输入实例 xi 属于类别 1 的概率. 对所有样本的对数损失表示对每个样本的对数损失的平均值, 对于完美的分类器, 对数损失为 0。由对数损失公式可知，若错误分类的概率很大，则正确分类的概率就会很小，对应增加的损失就会很大，故AB正确，模型的损失函数都是越小越好，对数损失也是如此。