为了替换0\text{-}1损失,这就引出了分类模型中常见的一个概念:Surrogate Loss Function,即代理损失函数。 3.2 Surrogate Loss & Why Not MSE? 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Accur...
分类模型的评价指标: 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...
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...
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。
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...
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采用的是hinge loss。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。SVM的处理方法是只考虑support vectors，也就是和分类最相关的少数点，去学习分类器。而逻辑...
损失函数一般有四种,平方损失函数,对数损失函数,HingeLoss0-1损失函数,绝对值损失函数。将极大似然函数取对数以后等同于对数损失函数。在逻辑回归这个模型下,对数损失函数的训练求解参数的速度是比较快的。至于原因大家可以求出这个式子的梯度更新 这个式子的更新速度只和 ...
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...
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采用的是hinge loss.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.SVM的处理方法是只考虑support vectors,也就是和分类最相关的少数点,去学习分类器.而逻辑回归...
logistic回归的损失函数作对比, 可以看到两者是很相似的. 区别在于, 一个为log loss, 一个为hinge loss. 实际上, 机器学习的损失函数一般可以写成以下形式 第一项称为"结构风险", 用来描述模型的某些特性, 如复杂程度等; 第二项称为"经验风险", 用来描述模型与训练样本的契合程度; 常数C用于对两者进行折中. ...