逻辑回归中损失函数是什么

逻辑回归中常用的损失函数是交叉熵损失函数，也叫对数损失函数。其表达式为：

$$J(\theta)=-\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}[y^{(i)}log(h_\theta(x^{(i)}))+(1-y^{(i)})log(1-h_\theta(x^{(i)}))]$$

其中，$m$为样本数量，$y^{(i)}$为样本$i$的真实标签，$x^{(i)}$为样本$i$的特征向量，$h_\theta(x^{(i)})$为样本$i$的预测值，$\theta$为模型参数。交叉熵损失函数的目标是最小化预测值与真实标签之间的差距，使得模型能够更准确地分类样本。

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逻辑回归的损失函数是什么

逻辑回归的损失函数是交叉熵损失函数。交叉熵损失函数用于衡量模型的预测值与真实值之间的差距，其公式为：$J(\theta)=-\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}[y^{(i)}log(h_{\theta}(x^{(i)}))+(1-y^{(i)})log(1-h_{\theta}(x^{(i)}))]$，其中 $y^{(i)}$ 是第 $i$ 个样本的真实标签值，$h_{\theta}(x^{(i)})$ 是模型对第 $i$ 个样本的预测值，$m$ 是样本数。

逻辑回归的损失函数是交叉熵

逻辑回归是一种常见的二分类算法，其目标是根据输入的特征预测样本所属的类别。在逻辑回归中，损失函数通常选择交叉熵函数。交叉熵函数是一种衡量预测值与真实值之间差距的函数，它可以用来衡量逻辑回归模型的输出概率分布与实际标签分布之间的差异。

具体来说，在逻辑回归中，我们通常使用sigmoid函数将线性预测结果映射到0-1之间的概率值。然后，我们将预测的概率与实际标签之间的差异用交叉熵函数来衡量。交叉熵函数越小，说明模型的预测结果与真实结果越接近。

总的来说，逻辑回归的损失函数是交叉熵函数，其目标是最小化预测值与真实值之间的差异。