概念对数损失 / 交叉熵损失
log-loss
二分类预测模型常用的评估指标，定义为真实标签下预测概率的负对数似然；同时惩罚错误分类和过度自信的概率估计，对模型校准质量敏感。
时间轴 (近 90 天)
11月2日
生理轨迹特征（R2相对R1）在eICU外部预测中带来一致的改善，log-loss差异为-0.00922（95% CI -0.01148至-0.00704）。
待验证50%
11月2日
在观察数量匹配时，将测量分散在整个时间窗口内相比随机保留，R3的log-loss改善为0.03280，R2仅为0.00703。
待验证50%
11月2日
log-loss是二分类预测模型常用的评估指标，定义为真实标签下预测概率的负对数似然，取值越低越好，且对模型校准质量敏感。
待验证50%