机器学习入门（08）—损失函数作用和分类（均方误差交叉熵误差）
在机器学习中，损失函数是一个非常重要的概念，用于衡量模型预测结果与实际值之间的差异。损失函数的作用是为我们提供一个量化的指标，帮助我们评估模型的准确性，并且可以用来优化模型的参数。
一般来说，我们希望模型预测的结果与实际值越接近越好。损失函数可以帮助我们度量模型的预测结果与实际值之间的差距，然后通过优化算法来最小化这个差距，从而得到更准确的模型。
均方误差（Mean Square Error, MSE）是一种常见的损失函数，用于回归问题的评估。它计算预测值与实际值之间的平均差的平方。具体计算公式如下：
MSE = (1/n) * Σ(y_pred - y_actual)^2
其中，n表示样本的数量，y_pred表示模型预测的值，y_actual表示实际值。均方误差的值越小，表示模型的预测结果与实际值越接近。
交叉熵误差（Cross Entropy Error）是一种常用于分类问题的损失函数。它衡量了模型预测的概率分布与实际概率分布之间的差异。具体计算公式如下：
CE = - Σ(y_actual * log(y_pred))
其中，y_pred表示模型预测的概率分布，y_actual表示实际的概率分布。交叉熵误差的值越小，表示模型的预测结果与实际值的概率分布越相似。正则化损失函数
需要注意的是，损失函数只是衡量模型预测结果与实际值之间的差异，并不包含正则化项。在实际应用中，我们常常还需要加上正则化项来避免过拟合问题，从而得到更好的模型。
除了均方误差和交叉熵误差之外，还有很多其他的损失函数可供选择，例如绝对误差、对数损失等，具体的选择要根据具体的问题和数据特点来决定。
总而言之，损失函数在机器学习中起着至关重要的作用，它帮助我们评估模型的准确性，并通过优化算法来最小化损失函数，从而得到更准确的模型。均方误差和交叉熵误差是常用的损失函数，它们分别用于回归问题和分类问题的评估。除了这两种损失函数之外，还有很多其他的选择，要根据具体情况来选择合适的损失函数。

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。