keras 分類回歸 損失函數與評價指標
1、目標函數 (1）mean_squared_error / mse 均方誤差，常用的目標函數，公式為((y_pred-y_true)**2).mean()(2）mean_absolute_error / mae 絕對值均差，公式為(|y_pred-y_true|).mean ...
原文：常見回歸和分類損失函數比較
代碼 損失函數的一般表示為 L y,f x ，用以衡量真實值 y 和預測值 f x 之間不一致的程度，一般越小越好。為了便於不同損失函數的比較，常將其表示為單變量的函數，在回歸問題中這個變量為 y f x ，在分類問題中則為 yf x 。下面分別進行討論。 回歸問題的損失函數 回歸問題中 y 和 f x 皆為實數 in R ，因此用殘差 y f x 來度量二者的不一致程度。殘差 的絕對值 越大， ...
2018-04-27 19:41 5 26508 推薦指數：
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