Ein Datenwissenschaftler, der sich mit maschinellem Lernen beschäftigt, verwendet die Log-Verlust-Formel \( L = -\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n \left[ y_i \log(\hat{y}_i) + (1 - y_i) \log(1 - \hat{y}_i) \right] \). Für eine einzelne Vorhersage, bei der \( y = 1 \) und \( \hat{y} = 0.8 \), wie groß ist der Verlust?

Sun, 03 May 2026 05:39:07 +0000

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