问题描述
我认为我只是不了解sklearn.metrics.log_loss的API
演示此问题的小代码示例：
import numpy as np
import sklearn.metrics
foo = np.asarray([[0,0],[0,1]])
print(sklearn.metrics.log_loss(foo,np.eye(2)))
print(sklearn.metrics.log_loss(foo,foo))
输出：
4.996003610813207e-16
4.996003610813207e-16
这没有意义。 y_pred的不匹配。
旁注，我知道y_pred将会被裁剪，但这并不能真正改变我的问题。减少的损失贡献为：
-np.log(1e-15)
34.538776394910684
解决方法
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