機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者必知的5種回歸損失函數(shù)
回歸損失函數(shù)分為分類損失和回歸損失。本文將重點(diǎn)介紹回歸損失，并通過均方誤差（MSE）、平均絕對誤差（MAE）等具體損失函數(shù)進(jìn)行探討。
均方誤差（MSE）是最常用的回歸損失函數(shù)，它衡量目標(biāo)變量與預(yù)測值之間的平方差。均方誤差函數(shù)圖顯示，當(dāng)預(yù)測值等于真值時，函數(shù)達(dá)到最小值，且范圍為0至無窮大。
平均絕對誤差（MAE）則衡量目標(biāo)變量與預(yù)測變量之間的絕對差值之和，它不考慮誤差的方向，范圍同樣為0至無窮大。
比較MSE和MAE，MSE對異常值更敏感，而MAE則更魯棒。MSE損失函數(shù)在誤差較大時梯度較高，而MAE損失函數(shù)的梯度始終不變，這使得MSE損失函數(shù)在接近最小值時收斂更準(zhǔn)確。
在選擇損失函數(shù)時，需要考慮異常值的影響。如果異常值對業(yè)務(wù)非常重要，建議使用MSE損失函數(shù)；如果認(rèn)為異常值僅表示數(shù)據(jù)損壞，可選擇MAE損失函數(shù)。MSE損失函數(shù)在預(yù)測時傾向于平均值，而MAE損失函數(shù)傾向于中間值，后者對異常值的魯棒性較好。
Huber損失函數(shù)是MSE和MAE的結(jié)合體，它在誤差較小時采用平方誤差，在誤差較大時采用絕對誤差，通過超參數(shù)δ進(jìn)行調(diào)整，以在不同條件下提供更魯棒的預(yù)測結(jié)果。
Log-cosh損失函數(shù)比MSE更平滑，對于小誤差，它類似于平均方誤差，但對大誤差影響較小，提供了一種在不同誤差條件下平衡預(yù)測的損失函數(shù)。
Quantile損失函數(shù)則用于預(yù)測區(qū)間，提供條件分位數(shù)預(yù)測，可有效處理異方差問題，提供更可靠且明智的預(yù)測區(qū)間。通過調(diào)整分位數(shù)γ，可以控制預(yù)測的正誤差和負(fù)誤差，進(jìn)而提供更準(zhǔn)確的預(yù)測區(qū)間估計(jì)。
不同損失函數(shù)在處理異常值、預(yù)測區(qū)間、模型性能等方面各有特點(diǎn)。選擇合適的損失函數(shù)對于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能至關(guān)重要。通過深入理解各種損失函數(shù)的特性及其在不同場景下的應(yīng)用，可以有效提升模型的預(yù)測能力和魯棒性。
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