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：模型評價與損失函數
模型評價 第二章：模型評價與損失函數 要點一： 邏輯回歸模型對樣本的預測取決於權值向量和偏置。 概念： 序號 概念 解釋 訓練集 包含真實類別標簽的樣本集 訓練 根據訓練集尋找最優參數的過程 損失函數 是模型參數的函數，用於衡量模型參數的優劣 邏輯回歸預測樣本x x ,x , x , ，xn T 屬於正類的概率 P： f x 其中，w和b是模型的參數，訓練的過程就是尋找這兩個參數。 混淆矩陣 預測 ...
2019-11-18 17:17 1 363 推薦指數：
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