逻辑回归的损失函数是什么

逻辑回归的损失函数是交叉熵损失函数。交叉熵损失函数用于衡量模型的预测值与真实值之间的差距，其公式为：$J(\theta)=-\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}[y^{(i)}log(h_{\theta}(x^{(i)}))+(1-y^{(i)})log(1-h_{\theta}(x^{(i)}))]$，其中 $y^{(i)}$ 是第 $i$ 个样本的真实标签值，$h_{\theta}(x^{(i)})$ 是模型对第 $i$ 个样本的预测值，$m$ 是样本数。

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。

逻辑回归损失函数作用

逻辑回归损失函数的作用是衡量模型预测结果与实际标签之间的差异。它用于评估模型的性能，并通过最小化损失函数来优化模型的参数。逻辑回归使用的常见损失函数是交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss），也称为对数损失函数（Log Loss）。

交叉熵损失函数可以衡量模型预测的概率分布与实际标签的差异。它将模型预测的概率分布与实际标签的概率分布进行比较，并计算出两者之间的差异。交叉熵损失函数的值越小，表示模型的预测结果与实际标签越接近。

逻辑回归模型通过最小化交叉熵损失函数来学习最优的参数，使得模型能够更好地拟合训练数据，并在新的数据上进行准确的预测。通过优化损失函数，逻辑回归模型能够找到最佳的决策边界，将样本正确分类为两个类别。

逻辑回归损失函数的作用是评估模型的性能，并指导模型参数的优化。它在逻辑回归模型中起到关键的作用，帮助模型进行分类任务。