Pérdida Logarítmica
La pérdida logarítmica, o pérdida logarítmica/pérdida de entropía cruzada, es una métrica clave para evaluar el rendimiento de modelos de aprendizaje automático—especialmente para la clasificación binaria—al medir la divergencia entre las probabilidades predichas y los resultados reales, penalizando las predicciones incorrectas o demasiado confiadas.
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