Hamming Loss

4.3.13

Hamming Loss

Atualizado 2020-07-15 Leitura 1 min
Resumo
  • Hamming Loss mede a proporcao de labels errados em multi-label.
  • E menos rigoroso que Exact Match.
  • Ajuda a entender quantos labels sao perdidos em media.

1. Definicao #

Com rotulos reais (Y_i), previstos (\hat{Y}_i) e numero de labels (L):

$$ \mathrm{Hamming\ Loss} = \frac{1}{nL} \sum_{i=1}^n \lvert Y_i \triangle \hat{Y}_i \rvert $$

(Y \triangle \hat{Y}) e a diferenca simetrica.

2. Interpretacao #

  • 0 significa previsao perfeita.
  • 0.05 significa 5% de labels errados em media.