4.3.13
Hamming Loss
สรุป
- Hamming Loss วัดสัดส่วนของป้ายกำกับที่ทำนายผิดในงาน multi-label
- เข้มงวดน้อยกว่า Exact Match
- ช่วยเห็นว่าพลาด label โดยเฉลี่ยกี่รายการ
1. นิยาม #
ให้ label จริงเป็น (Y_i) และ label ที่ทำนายเป็น (\hat{Y}_i) มีจำนวน label ทั้งหมด (L):
$$ \mathrm{Hamming\ Loss} = \frac{1}{nL} \sum_{i=1}^n \lvert Y_i \triangle \hat{Y}_i \rvert $$โดย (Y \triangle \hat{Y}) คือเซตของ label ที่ไม่ตรงกัน
2. การตีความ #
- ค่า 0 หมายถึงทำนายถูกทั้งหมด
- ค่า 0.05 หมายถึงพลาด 5% ของ label โดยเฉลี่ย