在机器学习中，损失函数是评估模型性能的关键工具。它衡量了模型的预测值与真实值之间的差异。本文将深入探讨机器学习中的损失函数，并解释它们在模型训练中的作用。

损失函数的类型

1. 均方误差（Mean Squared Error, MSE）

均方误差是最常用的回归损失函数之一。它计算预测值与真实值之间差的平方的平均值。

2. 交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）

交叉熵损失常用于分类问题。它衡量了预测概率分布与真实概率分布之间的差异。

3. Hinge Loss

Hinge Loss常用于支持向量机（SVM）分类。它计算了预测值与真实值之间的差距，并确保差距大于1。

损失函数的应用

损失函数在模型训练中起着至关重要的作用。以下是一些损失函数的应用场景：

  • 回归问题：使用MSE或均方根误差（RMSE）来评估模型的预测准确性。
  • 分类问题：使用交叉熵损失或Hinge Loss来评估模型的分类性能。

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