回归问题用交叉熵损失还是平方损失
时间: 2023-11-17 11:00:43 浏览: 28
回归问题一般使用平方损失函数,而不是交叉熵损失函数。交叉熵损失函数主要用于分类问题,而平方损失函数则是回归问题的常用损失函数。平方损失函数的计算方法是预测值与真实值之差的平方,而交叉熵损失函数则是预测值与真实值之间的交叉熵。在回归问题中,我们通常希望预测值与真实值之间的差距越小越好,因此平方损失函数更适合回归问题。而在分类问题中,我们更关心的是预测值与真实值之间的概率分布,因此交叉熵损失函数更适合分类问题。
相关问题
交叉熵损失函数和平方损失函数有什么区别?
交叉熵损失函数和平方损失函数是机器学习中常见的两种损失函数,它们的区别在于适用的场景不同。
平方损失函数适用于回归问题,即预测一个连续的数值。它的计算方法是预测值与真实值之差的平方,即$(y_{pred}-y_{true})^2$。平方损失函数的优化目标是最小化预测与真实值之间的平均平方误差。
交叉熵损失函数适用于分类问题,即预测一个离散的类别。它的计算方法是预测值与真实值之间的交叉熵,即$-\sum_{i=1}^{n}y_{true,i}\log(y_{pred,i})$。其中,$y_{true}$是真实的类别标签,$y_{pred}$是预测的类别概率分布。交叉熵损失函数的优化目标是最小化预测值与真实值之间的交叉熵。
总的来说,平方损失函数适用于回归问题,交叉熵损失函数适用于分类问题。这是因为在分类问题中,我们需要预测每个类别的概率分布,而交叉熵损失函数可以衡量预测值与真实值之间的差异,从而更好地优化模型。
逻辑回归的损失函数是交叉熵损失函数
逻辑回归的损失函数是交叉熵损失函数。交叉熵损失函数在逻辑回归中起到了关键作用。如果使用平方误差作为损失函数,由于逻辑回归是处理分类问题,损失函数一般不是凸约束的。因此,我们使用交叉熵损失函数来定义逻辑回归的损失。交叉熵损失函数的数学表达式为[-2]:
L(w) = -(y * log(a) + (1-y) * log(1-a))
其中,y是样本的实际标签(0或1),a是逻辑回归的预测值(概率值),log表示自然对数。我们的目标是找到一组使得交叉熵损失函数最小的参数w。为了最小化这个损失函数,可以使用梯度下降等优化算法来找到使得损失函数最小的参数w。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [逻辑回归、交叉熵函数、Softmax函数的理解](https://blog.csdn.net/qq_40950382/article/details/88716877)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [大白话5分钟带你走进人工智能-第十七节逻辑回归之交叉熵损失函数概念(2)](https://blog.csdn.net/LHWorldBlog/article/details/89678897)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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