回归损失函数
Posted hanasaki
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了回归损失函数相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
![技术图片](file:///d:/qq69f8b4ddf764f49deef90131a6170f75/23ce3b386f54428390927786a321c932/codecogseqn (3).gif)
![技术图片](file:///d:/qq69f8b4ddf764f49deef90131a6170f75/23ce3b386f54428390927786a321c932/codecogseqn (3).gif)
![技术图片](https://image.cha138.com/20210823/4ab917b292f14c5b9969dfd50ee30531.jpg)
MSE保证没有特别异常的预测值,因为平方部分放大了这种误差。
2.平均绝对误差(Mean Absolute Error):
![技术图片](https://image.cha138.com/20210823/7eb60d1c4a5c4b4c82693f90fa03e298.jpg)
MAE保证预测值在大多数情况下表现良好(不会刻意管异常值),因为所有的误差都按相同的线性比例加权。
3.Huber Loss:
![技术图片](https://image.cha138.com/20210823/3979f7270588421a83c223bbf464af64.jpg)
Huber Loss介于MSE和MAE之间,赋予异常值一些额外的权重但也不给太多。
以上是关于回归损失函数的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章