Estoy tratando de entender mejor la pérdida de registro y cómo funciona, pero una cosa que parece que no puedo encontrar es poner el número de pérdida de registro en algún tipo de contexto. Si mi modelo tiene una pérdida de registro de 0.5, ¿es bueno? ¿Qué se considera un puntaje bueno y malo?...
He entrenado dos modelos (clasificadores binarios usando h2o AutoML) y quiero seleccionar uno para usar. Tengo los siguientes resultados: model_id auc logloss logloss_train logloss_valid gini_train gini_valid DL_grid_1 0.542694 0.287469 0.092717 0.211956 0.872932 0.312975 DL_grid_2 0.543685...
Estoy realizando una tarea de clasificación binaria donde la probabilidad de resultado es bastante baja (alrededor del 3%). Estoy tratando de decidir si optimizar por AUC o pérdida de registro. Por lo que he entendido, AUC maximiza la capacidad del modelo para discriminar entre clases mientras que...