Авторизация
Lost your password? Please enter your email address. You will receive a link and will create a new password via email.
После регистрации вы можете задавать вопросы и отвечать на них, зарабатывая деньги. Ознакомьтесь с правилами, будем рады видеть вас в числе наших авторов!
Вы должны войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ.
Loss (потеря) — это функция, которая используется для оценки разницы между предсказанными значениями и истинными значениями в задачах машинного обучения. Она измеряет, насколько хорошо модель справляется с поставленной задачей и позволяет определить, насколько точно модель предсказывает целевую переменную.
Цель модели машинного обучения заключается в минимизации значения функции потерь. Чем меньше значение функции потерь, тем лучше модель справляется с задачей предсказания.
В разных задачах машинного обучения используются различные функции потерь. Например, в задачах классификации часто используется функция потерь log loss (логарифмическая потеря), в задачах регрессии — среднеквадратичная ошибка (mean squared error), в задачах ранжирования — функция потерь pairwise loss и т.д.
Определение и выбор функции потерь зависит от конкретной задачи и типа данных, с которыми работает модель.