keras 分类回归 损失函数与评价指标
1、目标函数 (1）mean_squared_error / mse 均方误差，常用的目标函数，公式为((y_pred-y_true)**2).mean()(2）mean_absolute_error / mae 绝对值均差，公式为(|y_pred-y_true|).mean ...
原文：常见回归和分类损失函数比较
代码 损失函数的一般表示为 L y,f x ，用以衡量真实值 y 和预测值 f x 之间不一致的程度，一般越小越好。为了便于不同损失函数的比较，常将其表示为单变量的函数，在回归问题中这个变量为 y f x ，在分类问题中则为 yf x 。下面分别进行讨论。 回归问题的损失函数 回归问题中 y 和 f x 皆为实数 in R ，因此用残差 y f x 来度量二者的不一致程度。残差 的绝对值 越大， ...
2018-04-27 19:41 5 26508 推荐指数：
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