在机器学习中,损失函数(也称为成本函数或目标函数)用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。它量化了预测误差,模型训练的目标就是通过优化算法最小化这个损失函数。
核心概念:
- 作用:损失函数为模型提供了优化的目标,通过最小化损失函数来调整模型参数,从而提高模型性能。
- 最小化:在训练过程中,使用优化算法(如梯度下降)来最小化损失函数。
- 类型:根据问题类型(如回归、分类),选择不同的损失函数。
常见的损失函数:
1. 均方误差(MSE, Mean Squared Error):
- 用于回归问题。
- 计算预测值与真实值之间的平方差的平均值。
- 公式: [ \text{MSE}...