损失、代价、成本、目标函数的区别及Python实现

损失、代价、成本、目标函数的区别及Python实现

在机器学习中，损失函数（Loss Function）、代价函数（Cost Function）、成本函数（Expense Function）和目标函数（Objective Function）等概念经常被提到。这些函数都是评估模型性能好坏的重要指标，但它们的定义、计算方法以及含义略有不同。下面我们将逐一介绍它们的区别，并结合Python代码进行实现。

一、损失函数（Loss Function）

损失函数是定义在单个训练样本上的误差函数，用于度量模型预测值与实际值之间的差距。损失函数通常用于监督学习，如分类、回归等任务中。常见的损失函数有均方误差（Mean Squared Error, MSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）等。MSE常用于回归问题中，它表示预测值与实际值之间的差的平方的平均值；MAE也用于回归问题中，它表示预测值与实际值之间的差的绝对值的平均值。

以下是使用Python实现均方误差和平均绝对误差的代码：

import numpy as np

# 均方误差(MSE)
def mse_loss(y