lmw0320 2019-04-16 14:05 采纳率: 75%
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机器学习模型的损失函数,是如何进行选取的?

我们训练数据时,需要指定模型的损失函数,并对其进行优化处理,使得模型到达要求。那这个模型的损失函数,一般情况下是如何确定的呢?到底是选用平方损失函数还是绝对损失函数,或是对数损失函数??

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  • threenewbee 2019-04-16 14:44
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    如果问题解决,请采纳本回答和 https://ask.csdn.net/questions/756673https://ask.csdn.net/questions/755296

    否则这将是我最后一次回答你的问题

    这个要根据你的实际的需求来决定。

    比如说训练机器评估二手房的价格。如果你用绝对损失函数,训练出来的模型,评估低价格的房子的相对误差比较大,评估高价值的房子的相对误差比较小。因为它是求绝对误差最小嘛。
    比如说价值1000万的房子,它可能会估价950万,差5%。价值200万的房子,它可能会估价250万,差25%。
    而采用平方损失误差,评估高价值房子的绝对误差就要大。
    比如说价值1000万的房子,它股价1100万,差100万。价值200万的房子,它股价220万,差20万。
    有时候我们甚至要自己来写损失函数。比如说早期癌症的筛查,误报没什严重后果,患者多花点检查费,但是漏报就糟糕了,患者可能会死亡。那么就要把漏报的惩罚系数加大。

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