损失函数是机器学习中评估模型性能的关键工具。它衡量了模型预测值与真实值之间的差异。以下是一些常见的损失函数：
常见损失函数
- 均方误差 (MSE): 用于回归问题，计算预测值与真实值差的平方的平均值。
- 交叉熵损失: 用于分类问题，衡量模型预测的概率分布与真实分布之间的差异。
- Huber损失: 一种鲁棒的损失函数，对异常值不敏感。
损失函数选择
选择合适的损失函数取决于具体问题。例如，对于回归问题，如果数据中存在异常值，则可以使用Huber损失。
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