机器学习平均损失函数

机器学习中的平均损失函数是用来衡量模型预测结果与真实标签之间的差异程度的指标。它是通过计算每个样本的损失函数值，并对所有样本的损失函数值进行求平均得到的。

常见的机器学习平均损失函数包括：
1. 均方误差（Mean Squared Error，MSE）：计算预测值与真实值之间的差的平方，并求平均。它适用于回归问题。
2. 交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）：用于分类问题，特别是二分类或多分类问题。它通过计算预测概率分布与真实标签之间的交叉熵来衡量差异。
3. 对数损失（Log Loss）：也用于分类问题，特别是二分类问题。它是交叉熵损失的一种特殊形式，适用于预测概率的情况。
4. Hinge损失：主要用于支持向量机（SVM）中的二分类问题。它通过计算预测结果与真实标签之间的差异来衡量模型性能。

这些平均损失函数在不同的场景和任务中有不同的应用，选择合适的损失函数可以帮助优化模型并提高预测性能。