Ein Datenwissenschaftler, der sich mit maschinellem Lernen beschäftigt, verwendet die Log-Verlust-Formel \( L = -\frac1n \sum_i=1^n \left[ y_i \log(\haty_i) + (1 - y_i) \log(1 - \haty_i) \right] \). Für eine einzelne Vorhersage, bei der \( y = 1 \) und \( \haty = 0.8 \), wie groß ist der Verlust? - Abu Waleed Tea