Perda Logarítmica
A perda logarítmica, ou perda logarítmica/entropia cruzada, é uma métrica fundamental para avaliar o desempenho de modelos de machine learning—especialmente para classificação binária—ao medir a divergência entre as probabilidades previstas e os resultados reais, penalizando previsões incorretas ou excessivamente confiantes.
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