二、損失函數 1、內置損失函數 監督學習的目標函數由損失函數和正則化項組成。(Objective = ...
在利用機器學習模型解決問題時,涉及到模型構建以及模型評估時,存在兩個重要的概念: 損失函數 評估指標 本文對二者做一簡要的明晰。 損失函數 機器學習多數算法都需要最大化或最小化一個函數,即 目標函數 。一般把最小化的一類函數稱為 損失函數 。 損失函數用於模型構建中 部分簡單模型構建不需要損失函數,如KNN ,所以它用於指導模型的生成。 回歸類型常用損失函數 平均絕對值損失 MAE,L 損失 平方 ...
2020-09-21 13:52 0 871 推薦指數:
二、損失函數 1、內置損失函數 監督學習的目標函數由損失函數和正則化項組成。(Objective = ...
概念區分 性能度量vs損失函數 損失函數、代價函數與目標函數 損失函數(Loss Function):是定義在單個樣本上的,是指一個樣本的誤差,度量模型一次預測的好壞。代價函數(Cost Function)=成本函數=經驗風險:是定義在整個訓練集上的,是所有樣本誤差的平均,也就是所有損失函數 ...
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 ...
線性回歸: 可以用損失函數來評估模型,這個損失函數可以選擇平方損失函數, 將所有樣本的x和y代入, 只要損失函數最小,那么得到的參數就是模型參數 邏輯回歸: 可以使用似然概率來評估模型,將所有樣本的x和y代入, 只要這個似然概率最大,那么得到的參數,就是模型參數 常見的損失函數 機器學習 ...
1. 損失函數 損失函數(Loss function)是用來估量你模型的預測值 f(x) 與真實值 Y 的不一致程度,它是一個非負實值函數,通常用 L(Y,f(x)) 來表示。 損失函數越小,模型的魯棒性就越好。 損失函數是經驗風險函數的核心部分,也是結構風險函數的重要組成部分。模型的風險 ...
機器學習(一)基礎常用損失函數、評價指標、距離、指標 2018-06-27 15:20:16 Dynomite 閱讀數 1184更多 分類專欄: 機器學習 ...
聚類(Clustering)-----物以類聚,人以群分。 1.Finding groups of objects Objects similar to each other are in the ...
常見的二分類評估指標都已耳熟不能詳,現在來了解一下多分類的評估。 你是否願聞其詳? Reference webs: https://www.pythonf.cn/read/124960 https://zhuanlan.zhihu.com/p/59862986 https ...