分类模型
评估中，通过各类损失（
loss
）函数的分析，可以衡量模型预测结果与真实值之间的差异。
不同的损失函数可用于不同类型的分类问题，以便更好地评估模型的性能。

本篇将介绍分类模型评估中常用的几种损失计算方法。

1. 汉明损失

Hamming loss
（
汉明损失
）是一种衡量分类模型预测错误率的指标。
它直接衡量了模型预测错误的样本比例，因此更直观地反映出模型的预测精度，
而且，它对不平衡数据比较敏感，也适用于多分类的问题，不仅限于二分类问题。

1.1. 计算公式

\(L(y, \hat{y}) = \frac{1}{n * m} \sum_{i=0}^{n-1} \sum_{j=0}^{m - 1} 1(\hat{y}_{i,j} \not= y_{i,j})\)
其中，
\(n\)
是样本数量，
\(m\)
是标签数量，
\(y_{i,j}\)
是样本
\(i\)
的第
\(j\)
个标签的真实值，
\(\hat{y}_{i,j}\)
是对应的预测值，
\(1(x)\)
是指示函数。

1.2. 使用示例

from sklearn.metrics import hamming_loss
import numpy as np

n = 100
y_true = np.random.randint(1, 10, n)
y_pred = np.random.randint(1, 10, n)

s = hamming_loss(y_true, y_pred)
print("hamming loss：{}".format(s))

# 运行结果
hamming loss：0.8

2. 铰链损失

Hinge loss
（
铰链损失
）常用于“最大间隔”分类，其最著名的应用是作为支持向量机（SVM）的目标函数。
Hinge loss
主要用于二分类问题，并且通常与特定的算法（如SVM）结合使用。

2.1. 计算公式

\(L(y, w) = \frac{1}{n} \sum_{i=0}^{n-1} \max\left\{1 - w_i y_i, 0\right\}\)
其中，
\(n\)
是样本数量，
\(y_i\)
是真实值，
\(w_i\)
是相应的预测决策（由
decision_function
方法输出）。

2.2. 使用示例

from sklearn.metrics import hinge_loss
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

n = 100
X = np.random.randint(0, 2, size=(n, 1))
y = np.random.randint(0, 2, n)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1)

reg = LinearSVC(dual="auto")
reg.fit(X_train, y_train)

y_pred_decision = reg.decision_function(X_test)

s = hinge_loss(y_test, y_pred_decision)
print("hinge loss：{}".format(s))

# 运行结果
hinge loss：1.0136184446302712

上面的示例中，首先构建一个支持向量机的训练模型和随机的样本数据。
最后在测试集上计算
hinge loss
。

3. 对数损失

对数损失
（
log loss
）通过考虑模型预测的概率与实际标签的
对数误差
来评估模型的性能。
它特别关注模型对于每个样本的预测概率的准确性，对于错误的分类，
Log loss
会给予较大的惩罚。

对数损失
的值越小，表示模型的预测概率越接近实际标签，模型的性能越好。

3.1. 计算公式

\(LL = - \frac{1}{N} \sum_{i=0}^{N-1} \sum_{k=0}^{K-1} y_{i,k} \log p_{i,k}\)
其中，
\(N\)
是样本数量，
\(K\)
是分类标签的数量，
\(y_{i,k}\)
是第
\(i\)
个样本在标签
\(k\)
上的真实值，
\(p_{i,k}\)
是对应的概率估计。

3.2. 使用示例

from sklearn.metrics import log_loss
import numpy as np

n = 100
k = 10
y_true = np.random.randint(0, k, n)
y_prob = np.random.rand(n, k)

# 这一步转换后，
# y_prob 每一行的和都为1
for i in range(len(y_prob)):
    y_prob[i, :] = y_prob[i, :] / np.sum(y_prob[i, :])


s = log_loss(y_true, y_prob)
print("log loss：{}".format(s))

# 运行结果
log loss：2.6982702715125466

上面的示例中，
\(n\)
是样本数量，
\(k\)
是标签数量。

4. 零一损失

零一损失
（
zero-one loss
）非常直观，直接对应着分类判断错误的个数，能很清晰地反映出模型预测错误的比例。
它计算简单，易于理解和实现，对于二分类问题特别直观，但是对于非凸性质不太适用。

4.1. 计算公式

\(L(y, \hat{y}) = \frac{1}{n} \sum_{i=0}^{n-1} 1(\hat{y}_i \not= y_i)\)
其中，
\(n\)
是样本数量，
\(y_i\)
是真实值，
\(\hat{y_i}\)
是预测值，
\(1(x)\)
是指示函数。

4.2. 使用示例

from sklearn.metrics import zero_one_loss
import numpy as np

n = 100
y_true = np.random.randint(1, 10, n)
y_pred = np.random.randint(1, 10, n)

s1 = zero_one_loss(y_true, y_pred)
s2 = zero_one_loss(y_true, y_pred, normalize=False)
print("zero-one loss比率：{}\nzero-one loss数量：{}".format(s1, s2))

# 运行结果
zero-one loss比率：0.89
zero-one loss数量：89

5. Brier 分数损失

Brier 分数损失
（
Brier score loss
）关注模型预测的概率与实际结果之间的差异。
与只关注预测类别的其他指标不同，它衡量了预测概率的可靠性；
与一些仅适用于二分类问题的评估指标相比，Brier score loss可以应用于多类别分类问题。

它的数值越小，表示模型的概率预测越准确，具有很好的解释性。

5.1. 计算公式

\(BS = \frac{1}{n} \sum_{i=0}^{n - 1}(y_i - p_i)^2\)
其中，
\(n\)
是样本数量，
\(y_i\)
是真实值，
\(p_i\)
是预测概率估计的均方误差。

5.2. 使用示例

from sklearn.metrics import brier_score_loss
import numpy as np

n = 100
y_true = np.random.randint(0, 2, n)
y_prob = np.random.rand(n)

s = brier_score_loss(y_true, y_prob)
print("brier score loss：{}".format(s))

# 运行结果
brier score loss：0.3141953858083935

示例中计算损失用的模拟数据中，
y_true
表示真实值，
y_prob
表示预测概率的均方误差。

6. 总结

本篇归纳总结了
分类模型
中关于
损失函数
的一些使用方式：

• 汉明损失，Hamming loss
• 铰链损失，Hinge loss
• 对数损失，log loss
• 零一损失，zero one loss
• Brier 分数损失，Brier score loss