2020-08-23logloss对数损失函数

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本文详细解释了交叉熵损失函数的使用场景，包括二分类和多分类情况，并强调了在多分类任务中，标签应采用one-hot编码。通过阅读本文，读者将了解如何正确选择和应用交叉熵损失函数。

注意：softmax使用的即为交叉熵损失函数，binary_cossentropy为二分类交叉熵损失，categorical_crossentropy为多分类交叉熵损失，当使用多分类交叉熵损失函数时，标签应该为多分类模式，即使用one-hot编码的向量。

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对数损失函数（Log Loss）在机器学习中是一种常用的损失函数，特别适用于二分类问题
TechBurst的博客
09-07 2226
对数损失函数是机器学习中常用的损失函数之一，特别适用于二分类问题。本文介绍了对数损失函数的定义、应用，并给出了使用Python实现对数损失函数的代码示例。通过使用对数损失函数，我们可以更好地评估模型的分类性能，并用于模型参数的优化。对数损失函数（Log Loss）在机器学习中是一种常用的损失函数，特别适用于二分类问题。对数损失函数，也称为交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss），用于衡量分类问题中模型预测概率分布与实际标签之间的差异。最后，根据对数损失函数的定义，计算损失值，并返回平均损失。
朴素贝叶斯-概率损失衡量函数-1布里尔分数-2 对数似然函数LogLoss
weixin_45271076的博客
05-06 838
一般情况下，布里尔分数主要用于二分类，相比SVC，SVC是强行使用sigmoid函数进行概率换算，所以它的概率不是很准确 关于数字识别这个样本，可以看到三个模型的概率预测 ，逻辑回归效果最好，支持向量机最差 可以观察到，逻辑回归的布里尔分数有着压倒性优势，SVC的效果明显弱于贝叶斯和逻辑回归（如同我们之前在SVC 的讲解中说明过的一样，SVC是强行利用sigmoid函数来压缩概率，因此SVC产出的概率结果并不那么可靠）。贝叶 斯位于逻辑回归和SVC之间，效果也不错，但比起逻辑回归，还是不够精确和稳定 二、
损失函数——对数损失（Logarithmic Loss，Log Loss）
weixin_50752408的博客
03-15 9338
要在训练中使用对数损失作为损失函数，可以在模型训练的过程中调用 PyTorch 中的损失函数计算方法，并将计算得到的损失加入到反向传播过程中以更新模型参数。在 PyTorch 中，可以使用 nn.BCELoss() 来计算二元分类问题的对数损失，使用 nn.CrossEntropyLoss() 来计算多元分类问题的对数损失。可以看出，当预测的概率接近于实际标签时，对数损失接近于0，而当预测的概率偏离实际标签时，对数损失会增加。需要注意的是，在训练过程中，我们使用的损失函数是 nn.BCELoss()
对数损失函数(Logarithmic Loss Function)的原理和 Python 实现
alan的博客
11-12 5305
对数损失, 即 对数似然损失(Log-likelihood Loss) , 也称 逻辑斯谛回归损失(Logistic Loss) 或 交叉熵损失(cross-entropy Loss) , 是在概率估计上定义的.它常用于(multi-nominal, 多项)逻辑斯谛回归和神经网络,以及一些期望极大算法的变体. 可用于评估分类器的概率输出. 对数损失通过惩罚错误的分类,实现对分类器的准确度(Accu...
【机器学习】机器学习的基本分类-监督学习-逻辑回归-对数似然损失函数（Log-Likelihood Loss Function）
IT古董
11-29 1824
对数似然损失函数是机器学习和统计学中广泛使用的一种损失函数，特别是在分类问题（例如逻辑回归、神经网络）中应用最为广泛。它基于最大似然估计原理，通过最小化负对数似然（negative log-likelihood, NLL）来优化模型参数。对数似然损失函数连接了统计学中的最大似然估计与机器学习中的损失优化，是现代监督学习模型的理论基石之一！
对数损失函数logloss详解和python代码
weixin_30294021的博客
09-04 517
sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘（博主亲自录制视频） https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share python代码 s...
常用损失函数总结（L1 loss、L2 loss、Negative Log-Likelihood loss、Cross-Entropy loss、Hinge Embedding loss、Margi）
weixin_38353277的博客
05-05 4029
常用损失函数总结（L1 loss、L2 loss、Negative Log-Likelihood loss、Cross-Entropy loss、Hinge Embedding loss、Margi）
损失函数-负对数似然和交叉熵(Pytorch中的应用)
tcn760的博客
04-01 1万+
文章目录1、负对数似然损失函数1.1、似然1.2、似然函数1.3、极大似然估计1.4、对数似然1.5、负对数似然1.6、pytorch中的应用2、交叉熵损失函数2.1、信息量2.2、信息熵2.3、相对熵(KL散度)2.4、交叉熵2.5、pytorch中的应用3、使用总结 1、负对数似然损失函数 1.1、似然 在解释负对数似然之前，首先要了解什么是似然。似然(likelihood)和概率(probability)有着一定的区别和联系。似然和概率是针对不同内容的估计和近似。概率表达了给定参数θ\thetaθ下样
损失函数（平方损失MSE、绝对值损失MAE、负对数似然损失NLL、交叉熵损失CEL和二元交叉熵损失BCE）原理、公式调库实现与手动实现
最新发布
2301_76901778的博客
05-09 2003
在机器学习和深度学习中，损失函数（Loss Function）是衡量模型预测值与真实值之间差异的函数，指示模型在当前参数下的“代价”或“错误”程度，其最小化过程即是模型训练的核心目标。损失函数通常位于模型的输出端、反向传播前，用来指导梯度下降等优化算法更新模型参数。
对数损失函数与最大似然损失函数
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linkequa的博客
03-08 1万+
1，最大似然损失函数（Likelihood loss） 常用在分类问题上。形式上是把每一个预测值的概率相乘，得到一个损失值。 例如：对一组样本的预测为True(1)概率为[0.4, 0.6, 0.9, 0.1]，它们的真实值分别为[0, 1, 1, 0]，则损失值为0.6∗0.6∗0.9∗0.9=0.29160.6*0.6*0.9*0.9=0.29160.6∗0.6∗0.9∗0.9=0.2916，...
回归算法——Logistics回归、Log对数损失（交叉熵损失）
JustKian的博客
10-17 7112
回归算法——Logistics函数、Log对数损失、交叉熵损失 1.定义 Logistic算法是一个二分类算法，它通过Sigmoid函数，把函数值映射到0~1之间。其概率估计函数公式如下： p^i=hθ(Xi)=σ(θTXi) \hat p_i=h_\theta(X_i)=\sigma(\theta^TX_i) p^​i​=hθ​(Xi​)=σ(θTXi​) 其中p^i\hat p_ip^​i...
损失函数
qq_32172061的博客
09-11 210
损失函数 模型误差 = 偏差（Bias）+ 方差（Variance）+ 数据本身的误差。其中数据本身的误差，可能由于记录过程中的一些不确定性因素等导致，这个我们无法避免，能做的只有不断优化模型参数来权衡偏差和方差，使得模型误差尽可能降到最低。 loss function LogLoss 对数损失函数（binary cross entropy） hinge loss（合页损失函数，SVM) 最小...
损失函数中使用log的作用
ningyanggege的博客
09-11 3958
Submissions are evaluated on Root-Mean-Squared-Error (RMSE) between the logarithm of the predicted value and the logarithm of the observed sales price. (Taking logs means that errors in predicting exp...
机器学习中的损失函数（Loss Function）介绍、说明
weixin_44177594的博客
04-08 1万+
损失函数损失函数介绍常见的损失函数1.对数损失函数（Logloss）2. hinge loss 合页损失函数3. exp-loss 指数损失函数4. cross-entropy loss 交叉熵损失函数5. quadratic loss 平方误差损失函数6. absolution loss (绝对值损失函数)7. 0-1 loss (0-1损失函数) 损失函数介绍 解决一个机器学习问题主要有两部分：数据和算法。 算法又有三个部分组成：假设函数、损失函数、算法优化。 损失函数： 用于计算损失的函数。在机器
Logistic的损失函数的推导.
akon_wong_hkbu的博客
08-30 2522
机器学习笔记七：损失函数与风险函数
谢小小XH
03-15 5445
损失函数和经验函数总结
关于log loss
qq_39638957的博客
04-17 1013
二分类（y=0或1），如果只能给出一个常数作为 y=1的概率预测，那么这个常数将为 N1/N （N为样本总数，N1为正样本数量） 相应的，y=0的概率就是1-N1/N 比如90个正样本，10个负样本，那么，如果只能给出一个常数值作为log loss的最优解，这个值就是 90/（90+10）=0.9 即认为样本是正例的概率是0.9 --------------------------...
机器学习－－损失函数
seu_yang的博客
09-05 1571
介绍损失函数之前首先介绍两种风险：经验风险和结构风险        1) 经验风险最小化的策略认为，根据已知样本，求得误差最小的模型最优，即经验风险最小的模型就是最优的模型。（经验风险最小能保证模型在训练集上取得较好的效果，但当训练集较小时，训练集不能代表全体样本，从而导致模型泛化能力差），通常形式为：其中f(x)为预测结果，y为实际结果   机器学习——损失函数 > image201
logloss损失函数
03-23
Logloss（对数损失）是一种广泛应用于分类问题的损失函数，尤其适用于概率预测模型。它的核心目标是最小化预测的概率分布与实际标签之间的差距。对于二分类问题，logloss 的定义如下： \[ L(y, p) = -\frac{1}{N} \...
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