huber损失函数代码

以下是 Huber 损失函数的 Python 代码实现：

import numpy as np

def huber_loss(y_true, y_pred, delta=1):
    """
    计算 Huber 损失函数
    :param y_true: 实际值
    :param y_pred: 预测值
    :param delta: 阈值，用于判断是 L1 损失还是 L2 损失
    :return: Huber 损失
    """
    error = y_true - y_pred
    if np.abs(error) <= delta:
        # L2 损失
        loss = 0.5 * error ** 2
    else:
        # L1 损失
        loss = delta * (np.abs(error) - 0.5 * delta)
    return loss

其中，`y_true` 为实际值，`y_pred` 为预测值，`delta` 为阈值，用于判断是 L1 损失还是 L2 损失。当误差小于等于阈值时，使用 L2 损失；当误差大于阈值时，使用 L1 损失。

相关问题

损失函数使用Huber损失函数，python中用什么库函数

在Python中，可以使用scikit-learn库中的Huber损失函数来计算损失。具体的代码如下所示：

from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error
from sklearn.utils import check_array

def huber_loss(y_true, y_pred, epsilon=1.0):
    y_true = check_array(y_true)
    y_pred = check_array(y_pred)

    diff = y_true - y_pred
    mask = abs(diff) <= epsilon

    squared_loss = 0.5 * diff ** 2
    linear_loss = epsilon * (abs(diff) - 0.5 * epsilon)

    return np.where(mask, squared_loss, linear_loss)

# 示例
y_true = [1, 2, 3, 4, 5]
y_pred = [1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5]

loss = huber_loss(y_true, y_pred, epsilon=1.0)
print("Huber loss:", loss)

这段代码定义了一个名为`huber_loss`的函数，该函数接受真实值`y_true`和预测值`y_pred`作为输入，并返回Huber损失。你可以通过调整`epsilon`参数来控制Huber损失函数的平滑程度。

损失函数使用Huber损失函数，python中那个库中有函数

在Python中，可以使用scikit-learn库中的mean_squared_error函数来计算Huber损失函数。mean_squared_error函数可以计算预测值与真实值之间的均方误差，它可以用作回归问题的损失函数。

以下是使用scikit-learn库中的mean_squared_error函数计算Huber损失函数的示例代码：

from sklearn.metrics import mean_squared_error

y_true = [3, -0.5, 2, 7]
y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8]

huber_loss = mean_squared_error(y_true, y_pred, squared=False)
print("Huber loss:", huber_loss)

输出结果为：

Huber loss: 0.5

在上述示例中，y_true是真实值的列表，y_pred是预测值的列表。mean_squared_error函数的第三个参数squared设置为False，表示计算的是非平方的均方误差，即Huber损失函数。