二、损失函数 1、内置损失函数 监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。(Objective = ...
在利用机器学习模型解决问题时,涉及到模型构建以及模型评估时,存在两个重要的概念: 损失函数 评估指标 本文对二者做一简要的明晰。 损失函数 机器学习多数算法都需要最大化或最小化一个函数,即 目标函数 。一般把最小化的一类函数称为 损失函数 。 损失函数用于模型构建中 部分简单模型构建不需要损失函数,如KNN ,所以它用于指导模型的生成。 回归类型常用损失函数 平均绝对值损失 MAE,L 损失 平方 ...
2020-09-21 13:52 0 871 推荐指数:
二、损失函数 1、内置损失函数 监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。(Objective = ...
概念区分 性能度量vs损失函数 损失函数、代价函数与目标函数 损失函数(Loss Function):是定义在单个样本上的,是指一个样本的误差,度量模型一次预测的好坏。代价函数(Cost Function)=成本函数=经验风险:是定义在整个训练集上的,是所有样本误差的平均,也就是所有损失函数 ...
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 ...
线性回归: 可以用损失函数来评估模型,这个损失函数可以选择平方损失函数, 将所有样本的x和y代入, 只要损失函数最小,那么得到的参数就是模型参数 逻辑回归: 可以使用似然概率来评估模型,将所有样本的x和y代入, 只要这个似然概率最大,那么得到的参数,就是模型参数 常见的损失函数 机器学习 ...
1. 损失函数 损失函数(Loss function)是用来估量你模型的预测值 f(x) 与真实值 Y 的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常用 L(Y,f(x)) 来表示。 损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。 损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数的重要组成部分。模型的风险 ...
机器学习(一)基础常用损失函数、评价指标、距离、指标 2018-06-27 15:20:16 Dynomite 阅读数 1184更多 分类专栏: 机器学习 ...
聚类(Clustering)-----物以类聚,人以群分。 1.Finding groups of objects Objects similar to each other are in the ...
常见的二分类评估指标都已耳熟不能详,现在来了解一下多分类的评估。 你是否愿闻其详? Reference webs: https://www.pythonf.cn/read/124960 https://zhuanlan.zhihu.com/p/59862986 https ...