Multi-class Log Loss | クラソル | CrowdSolvingMulti-class Log Lossは3群以上の分類問題における精度評価指標の1つ． このスコアはモデルの推定精度の”悪さ”を表すので 0に近い値であるほど優れている． 各予測対象データが各群に所属する予測確率に対し，下記計算を行いスコアを算出する． N : 全予測対象数 M : 群の総数 yi,j : i番目の対象が真にj番目の群であるならば1，その他の群であるならば0 pi,j : i番目の対象がj番目の群である予測確率 pi,jは予測対象ごとに総和が1となる様に標準化される． また，pi,jが 1.0e-15 より小さい値の場合は 1.0e-15 に， pi,jが 1 - 1.0e-15 より大きい値の場合は 1 - 1.0e-15 に置き換えて計算する．
