对数几率回归算法的损失函数表达式
时间: 2023-12-10 14:35:47 浏览: 27
对数几率回归算法的损失函数表达式为:
$$
J(w)=-\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}[y^{(i)}log(h_{w}(x^{()}))+(1-y^{(i)})log(1-h_{}(x^{(i)}))]
$$
其中,$m$为样本数量,$y^{(i)}$为第$i$个样本的真实标签,$h_{w}(x^{(i)})$为第$i$个样本的预测值,$w$为模型参数。该损失函数表达式是通过极大似然估计推导得到的,用于衡量模型预测值与真实标签之间的差距。在训练过程中,我们需要通过梯度下降等优化算法来最小化该损失函数,从而得到最优的模型参数$w$。
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对数几率回归的损失函数
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$J(w)=-\frac{1}{N}\sum\limits_{i=1}^{N}\left[y^{(i)}\log(\hat{y}^{(i)})+(1-y^{(i)})\log(1-\hat{y}^{(i)})\right]$
其中,$w$ 是模型参数,$N$ 是样本数量,$y^{(i)}$ 是第 $i$ 个样本的真实标签,$\hat{y}^{(i)}$ 是模型对第 $i$ 个样本的预测值。交叉熵损失函数的本质是在衡量模型预测值和真实标签之间的差异,当模型预测值与真实标签一致时,损失函数最小。
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