3. 损失函数是什么 逻辑回归的损失函数是 log loss,也就是对数似然函数,函数公式如下: 公式中的 y=1 表示的是真实值为1时用第一个公式,真实 y=0 用第二个公式计算损失。为什么要加上log函数呢?可以试想一下,当真实样本为1是,但h=0概率,那么log0=∞,这就对模型最大的惩罚力度;当h=1时,那么log1=0,...
对于二元分类问题,其损失函数为: Loss = -y*log(y_hat) - (1-y)*log(1-y_hat) 其中,y表示真实值(0或1),y_hat表示预测值(0~1之间的概率值)。 当模型输出预测值越接近真实值时,LR损失函数的值越小。因此,使用LR损失函数可以在模型训练时最大化似然函数,提高模型的预测准确率。
logloss呢?在逻辑回归推导过程中,我们假设样本不是0就是1,即假设样本服从伯努利分布(0-1,伯努利分布亦称“零一分布”、“两点分布”),然后求满足...,一般我们在实际使用中会对目标函数加入正则化: m为样本数,n为特征数。 上面就是逻辑回归使用logloss的推导过程了,得到该目标函数后就可通过梯度下降等优化方法进...
3-有了Softmax函数的公式就可以去计算loss_Softmax的Loss函数形式其实就是LR的泛化版本是【草履虫都能看懂】2023最新线性回归、逻辑回归、KNN、决策树、贝叶斯、SVM、随机森林、PCA、k-means等十大机器学习算法直接一口气学到爽!!!的第79集视频,该合集共计199集,视频收
loss的前半部分是一个Binary Cross Entropy loss,含义为如果yi=1,最大化模型的输出,反之,最小化模型的输出。如果没有L1范数这一项,这部分loss直接使用梯度下降方法求解就行了。但是L1范数会有一个问题,就是在0这个点不可导,假设我们要优化的w有100维,某次迭代后第一维变成0了,接下来往哪里走就不知道了,如...
参考回答:LR的损失函数为交叉熵损失,也可以叫做logloss对数损失,它的具体公式也在面经1中已经介绍了,可以返回详细看下。简单来说,它就是假设样本服从伯努利分布(0-1),我们就能求的单个样本的极大似然函数,然后扩散到整个样本集,就能得到整个样本的似然函数,我们的目的就是要求得这个似然函数的最大值,也就是极大似...
根据Sigmoid函数,最后推导下来逻辑回归其实就是最大熵模型,根据最大似然估计得到的模型的损失函数就是logloss。这让整个逻辑回归都有理可据。 Sigmoid也让逻辑回归的损失函数成为凸函数,这也是很好的性质。 逻辑回归的损失函数是二元分类的良好代理函数,这个也是Sigmoid的功劳。
然后为什么用logloss作为cost function呢 主要的原因就是因为似然函数的本质和损失函数本质的关系 对数似然函数: 可以看到对数似然函数和交叉熵函数在二分类的情况下形式是几乎一样的,可以说最小化交叉熵的本质就是对数似然函数的最大化。 对数似然函数的本质就是衡量在某个参数下,整体的估计和真实情况一样的概率,越...
本质上的不同是损失函数的不同,LR的是log loss SVM的损失函数是hinge loss - SVM 损失函数 : - LR 损失函数: 其中z=y*f(x) 优化目标不同,LR的目标函数是logloss,SVM是最大化分类面间距。 二者均可以根据损失函数使用梯度下降法训练,但SVM一般不用梯度下降法训练,SVM将原始的凸优化问题转换为对偶问题来求...
而在构建LR模型时,一个关键步骤是选择合适的损失函数以指导模型的优化过程。在众多选项中,交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss)往往成为首选,而非更为直观的均方误差(Mean Squared Error,简称MSE)。那么,这一选择背后隐藏着怎样的原因呢?本文将简明扼要地为您解答。 交叉熵损失函数的优越性 1. 与极大似然估计的...