逻辑回归损失函数讲解

逻辑回归损失函数是在逻辑回归模型中使用的一种函数，它用于衡量模型预测结果与真实结果之间的差异。逻辑回归损失函数通常采用交叉熵损失函数，其定义如下：

损失函数 = - (y * log(y_hat) + (1 - y) * log(1 - y_hat))

其中，y是真实结果（0或1），y_hat是模型的预测结果（介于0和1之间的概率值）。这个损失函数的目标是最小化模型的预测结果与真实结果之间的差异。

当y=1时，第一项y * log(y_hat)会起主导作用，模型的预测结果越接近1（即预测为正例的概率越高），损失函数的值越小。当y=0时，第二项(1 - y) * log(1 - y_hat)会起主导作用，模型的预测结果越接近0（即预测为负例的概率越高），损失函数的值越小。

通过最小化损失函数，逻辑回归模型可以根据给定的输入特征预测出一个概率值，用于分类任务。这个损失函数的设计使得模型能够更好地拟合训练数据，并在未见过的数据上进行准确的预测。引用<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【深度学习】逻辑回归及其损失函数的理解](https://blog.csdn.net/qq_39876147/article/details/124466748)[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* [逻辑回归中的损失函数的解释](https://blog.csdn.net/weixin_41537599/article/details/80585201)[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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