对数回归的成本函数

Posted 郑哲

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了对数回归的成本函数相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

对于线性回归,我们不能使用相同的成本函数,因为logistic函数会导致输出波动,导致许多局部最优解。换句话说,它不是一个凸函数。

相反,我们的逻辑回归的成本函数看起来像:

 

当y = 1,我们得到如下图J(θ)与H(θ)

 

 

当y = 0,我们得到如下图J(θ)与H(θ)

 

 

 

如果我们的正确答案y是0,那么如果我们的假设函数输出0,则代价函数为0。如果我们的假设接近1,那么代价函数将接近无穷大。
如果我们的正确答案y是1,那么如果我们的假设函数输出1,代价函数将是0。如果我们的假设接近0,那么代价函数将接近无穷大。
注意写作的成本函数,这样保证了J(θ)是Logistic回归。

 

以上是关于对数回归的成本函数的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

分类-对数几率回归(逻辑回归)算法

分类-对数几率回归(逻辑回归)算法

机器学习-对数几率回归(逻辑回归)算法

可以为逻辑回归定义自己的成本函数吗?

用matlab怎么做双对数回归模型,怎么求其中的参数?

为什么逻辑回归损失函数不用均方损失/二元逻辑回归的损失函数适合采用对数损失函数