损失函数是机器学习中用于评估模型预测结果与真实值之间差异的重要工具。以下是一些常用的损失函数及其应用场景。

常用损失函数

  • 均方误差（Mean Squared Error, MSE）：适用于回归问题，计算预测值与真实值之间差的平方的平均值。

    • 公式：MSE = (1/n) * Σ(y_i - y'_i)^2
    • 适用场景：线性回归、神经网络等。

  • 交叉熵损失（Cross Entropy Loss）：适用于分类问题，计算预测概率与真实标签之间差异的损失。

    • 公式：CE = -Σ(y_i * log(y'_i))
    • 适用场景：逻辑回归、神经网络等。

  • 对数损失（Log Loss）：交叉熵损失的一种，通常用于二分类问题。

    • 公式：Log Loss = -y_i * log(y'_i) - (1 - y_i) * log(1 - y'_i)
    • 适用场景：二分类问题。

损失函数选择

选择合适的损失函数对于模型性能至关重要。以下是一些选择损失函数的指导原则：

  • 问题类型：根据问题类型选择合适的损失函数，如回归问题使用均方误差，分类问题使用交叉熵损失。
  • 数据分布：考虑数据分布情况，如数据分布不均匀时，可能需要调整损失函数的权重。
  • 模型复杂度：考虑模型复杂度，如模型复杂度较高时，可能需要使用更复杂的损失函数。

扩展阅读

更多关于损失函数的教程，请参考本站损失函数教程。

Loss Function

Cross Entropy Loss

Log Loss