本文介绍了优化问题中的关键——目标函数，包括在回归问题中常用的均方误差（MSE），分类问题中的交叉熵损失，以及分类问题的评估指标准确率。通过代码示例，阐述了这些目标函数如何衡量模型性能，并强调了选择合适目标函数的重要性。
目标函数是在优化问题中起关键作用的函数，它用于衡量模型或算法在给定任务中的性能。在不同的优化问题中，目标函数的形式和定义可能会有所不同。下面将介绍几种常见的目标函数，并给出相应的代码示例。
- 均方误差（Mean Squared Error，MSE）
均方误差是回归问题中常用的目标函数之一，用于衡量模型的预测值与真实值之间的差异。它计算预测值与真实值之差的平方的平均值。均方误差越小，表示模型的预测结果与真实值越接近。
代码示例：
import numpy as np
def mean_squared_error(y_true, y_pred):
return np.mean(
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