用語「LogLoss」について説明。分類タスク(問題)に対する評価指標の一つで、「機械学習モデルによる予測が正解にどれくらい近いか」、つまり予測の確実性の高さを表す。 連載目次 用語解説 統計学/機械学習におけるLogLoss(Logarithmic Loss、対数損失)とは、二値分類や多クラス分類のタスク(問題)に対する評価指標の一つで、機械学習モデルによる予測が正解にどれくらい近いかを表す値である。0.0(=近い)~∞(=遠い)の範囲の値になり、0.0に近づくほど(つまり数値が小さいほど)より良い。 正解率(Accuracy)が「分類の正確さ」を表すのに対し、LogLossは「予測の確実性の高さ」を表している(図1)。 例えば陽性(Positive)/陰性(Negative)のどちらかに分類する二値分類のタスクにおいて、その閾値(しきい値)が0.5の場合に「正解率」を計算する際には、正