对数损失函数（Log Loss）在机器学习中是一种常用的损失函数，特别适用于二分类问题

对数损失函数（Log Loss）在机器学习中是一种常用的损失函数，特别适用于二分类问题。本文将详细介绍对数损失函数的定义、应用以及如何使用Python编写对数损失函数的代码实现。

对数损失函数的定义

对数损失函数，也称为交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss），用于衡量分类问题中模型预测概率分布与实际标签之间的差异。对于二分类问题，对数损失函数的定义如下：

Loss(y, y_pred) = -y * log(y_pred) - (1 - y) * log(1 - y_pred)

其中，y表示实际标签（0或1），y_pred表示模型对样本属于正类的预测概率。

对数损失函数的应用

对数损失函数在许多机器学习任务中广泛应用，尤其是在二分类问题中。它在逻辑回归、神经网络和概率图模型等算法中被用作损失函数，用于优化模型参数。对数损失函数的优势在于能够对预测概率进行灵活建模，并且对概率分布的差异敏感。

Python实现对数损失函数

下面是使用Python编写对数损失函数的代码实现：

import numpy as np

def log_loss(y