以下代码用于生成随机森林二分类概率输出。

library(randomForest) rf <- randomForest(train, train_label,importance=TRUE,proximity=TRUE)prediction<-predict(rf, test, type="prob")

然后，预测结果如下所示：

测试数据的真实标签已知（命名为test_label）。现在我想计算二分类概率输出的对数损失。对数损失的函数如下所示。

LogLoss=function(actual, predicted){  result=-1/length(actual)*(sum((actual*log(predicted)+(1-actual)*log(1-predicted))))  return(result)}

如何使用二分类概率输出计算对数损失。谢谢您。

回答：

library(randomForest) rf <- randomForest(Species~., data = iris, importance=TRUE, proximity=TRUE)prediction <- predict(rf, iris, type="prob")#限制结果，否则可能会得到无穷大结果prediction <- apply(prediction, c(1,2), function(x) min(max(x, 1E-15), 1-1E-15)) #model.matrix生成一个真实概率矩阵，其中元素要么是1要么是0#我们减去预测值，如果结果大于0，则该类别是正确的logLoss = function(pred, actual){  -1*mean(log(pred[model.matrix(~ actual + 0) - pred > 0]))}logLoss(prediction, iris$Species)