逻辑回归的目标函数是什么
时间: 2024-06-06 22:05:44 浏览: 6
逻辑回归的目标函数通常是对数似然函数(log-likelihood function),其表示为:
L(w) = ∑[y(i)log(h(x(i);w)) + (1-y(i))log(1-h(x(i);w))]
其中,w为模型的参数,h(x;w)为逻辑回归模型的假设函数,y(i)为第i个样本的标签(0或1),x(i)为第i个样本的特征向量。目标是最大化L(w),从而得到最优的模型参数w。此外,由于L(w)存在极大值,通常使用梯度下降等优化方法来求解最优参数w。
相关问题
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。
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。
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