0-1损失(zero_one_loss): 其中I(.)为示性函数(indicator function),当括号中条件满足时函数值为1,否则为0。 0-1损失可视为错误率。 合页损失(hinge_loss): 其中 , 为决策函数(样本到决策面的带符号距离)。 正确率(accuracy_score): 混淆矩阵(confusion_matrix):对C类分类问题,混淆矩阵为C*C的矩阵 手写...
我们通常所见的分类模型采用的损失函数,如Logistic Loss、Hinge Loss等等,均可被称为代理损失函数。这些损失函数往往有更好的数学性质,并且优化它们也会提升分类模型的Accuracy。 关于Logistic Loss和Hinge Loss的推导,我们会在之后进行阐述。这里我们先尝试回答一个问题:MSE能否作为分类模型的代理损失函数呢?
① loss不同。LR是交叉熵,SVM是Hinge loss,最大话函数问题。 ② LR决策考虑所有样本点,SVM决策仅仅取决于支持向量。 ③ LR收数据分布影响,尤其是样本不均衡时影响大,要先做平衡,SVM不直接依赖于分布。 ④ LR可以产生概率,SVM不能。 ⑤ LR是经验风险最小化,需要另外加正则,SVM自带结构风险最小不需要加正则项。
HingeLoss 来说,其零区域对应的正是非支持向量的普通样本,从而所有的普通样本都不参与最终超平面的决定,这是支持向量机最大的优势所在,对训练样本数目的依赖大减少,而且提高了训练效率。 LR 是参数模型,SVM 是非参数模型,参数模型的前提是假设数据服从某一分布,该分布由一些参数确定(比如正太分布由均值和方差确定),...
损失函数不同:LR 的损失函数是交叉熵,SVM 的损失函数是 HingeLoss,这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小的数据点的权重。对 HingeLoss 来说,其零区域对应的正是非支持向量的普通样本,从而所有的普通样本都不参与最终超平面的决定,这是支持向量机最大的优势所在,对训练样...
2. 01 Loss： 应用：理论上适用于分类任务，但实际优化中很少使用。 定义：当预测正确时损失为0，预测错误时损失为1。 特点：由于其非凸性和不连续性，01 Loss不适合直接作为优化目标。这导致了在实际应用中，通常会使用如Logistic Loss或Hinge Loss等代理损失函数来近似优化。3. Logistic Loss： 应用...
损失函数不同,逻辑回归是cross entropy loss,svm是hinge loss 逻辑回归在优化参数时所有样本点都参与了贡献,svm则只取离分离超平面最近的支持向量样本。这也是为什么逻辑回归不用核函数,它需要计算的样本太多。并且由于逻辑回归受所有样本的影响,当样本不均衡时需要平衡一...
Logistic Loss是通过假设数据标注服从伯努利分布，结合最大似然估计得出的，其形式为sigmoid函数，使得模型输出的概率更加直观。Logistic Regression正是基于Logistic Loss的模型，它并非严格意义上的回归，而是通过sigmoid函数将输出映射到概率区间，体现了回归的名称。在后续的文章中，我们将进一步探讨Hinge Loss和...
lr 和 svm本质不同在于loss function的不同,不过想想这几乎对所有的单层模型都使用,lr的损失函数是 cross entropy loss, adaboost的损失函数是 expotional loss ,svm是hinge loss,常见的回归模型通常用 均方误差 loss。 两种方法都是常见的分类算法,从目标函数来看,区别在于逻辑回归采用的是logistical loss,svm采用的...
L1 正则化就是在 loss function 后边所加正则项为 L1 范数,加上 L1 范数容易得到稀疏解(0 比较多)。L2 正则化就是 loss function 后边所加正则项为 L2 范数的平方,加上 L2 正则相比于 L1 正则来说,得到的解比较平滑(不是稀疏),但是同样能够保证解中接近于 0(但不是等于 0,所以相对平滑)的维度比较多,...