Что из нижеперечисленного является формулой расчёта функции потерь?

Другие предметы Колледж Теория вероятностей и статистика формула расчёта функции потерь специальная математика основы статистики колледж функция потерь Новый

Функция потерь — это важный элемент в статистике и машинном обучении, который помогает оценить, насколько хорошо модель предсказывает результаты по сравнению с фактическими значениями. Существует несколько типов функций потерь, и выбор конкретной зависит от задачи, которую решает модель. Давайте рассмотрим несколько основных формул для расчета функции потерь:

• Среднеквадратичная ошибка (MSE):

  Эта функция потерь используется для регрессионных задач. Она рассчитывается как среднее значение квадратов разностей между предсказанными значениями и фактическими значениями:

  MSE = (1/n) * Σ(yi - ŷi)²

  где n — количество наблюдений, yi — фактическое значение, ŷi — предсказанное значение.

• Средняя абсолютная ошибка (MAE):

  Еще одна функция потерь для регрессии, которая измеряет среднее абсолютное отклонение предсказанных значений от фактических:

  MAE = (1/n) * Σ|yi - ŷi|
• Логистическая функция потерь (Log Loss):

  Эта функция потерь используется для задач классификации. Она измеряет производительность модели, предсказывающей вероятность принадлежности к классу:

  Log Loss = -(1/n) * Σ[yi * log(ŷi) + (1 - yi) * log(1 - ŷi)]

  где yi — истинный класс (0 или 1), ŷi — предсказанная вероятность принадлежности к классу 1.

Таким образом, функция потерь может варьироваться в зависимости от задачи, и важно выбирать правильную формулу для конкретного случая. Если у вас есть конкретные варианты формул, которые вы хотите обсудить, пожалуйста, предоставьте их, и я помогу вам определить, какая из них является функцией потерь.