Multiclass Log Loss

Problem

Compute multiclass log loss: -(1/n) * sum(log(p_i[true_i])) over samples, clipping each predicted probability to at least 1e-15.

Empty input returns 0.0.

Hint

Only the predicted probability of the true class matters for each sample.

Test cases

case 1

in: [[0,1,2],[[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1]]]

expected: 0

case 2

in: [[0,1,2],[[0.3333333333333333,0.3333333333333333,0.3333333333333333],[0.3333333333333333,0.3333333333333333,0.3333333333333333],[0.3333333333333333,0.3333333333…

expected: 1.0986122886681098

case 3

in: [[0,1],[[0,1],[0.4,0.6]]]

expected: 17.524801009338336

case 4

in: [[],[]]

expected: 0

Starter codePython

import math
def multiclass_log_loss(y_true, probs):
    # Your code here
    pass

4 test cases · run your code against them in the editor