Logverlies
Logverlies, of logaritmisch/cross-entropy verlies, is een belangrijke maatstaf om de prestaties van machine learning-modellen te evalueren—vooral bij binaire classificatie—door de afwijking tussen voorspelde waarschijnlijkheden en werkelijke uitkomsten te meten, waarbij onjuiste of overzekere voorspellingen worden bestraft.