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机器学习大牛最常用的5个回归损失函数，你知道几个？

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机器学习大牛最常用的 5 个回归损失函数，你知

道几个？

机器学习大牛最常用的 5 个回归损失函数，你知道几个？人

工智能

“损失函数”是机器学习优化中至关重要的一部分。L1、L2 损

失函数相信大多数人都早已不陌生。那你了解 Huber 损失、

Log-Cosh 损失、以及常用于计算预测区间的分位数损失么？

这些可都是机器学习大牛最常用的回归损失函数哦！

大数据文摘出品

编译：Apricock、睡不着的 iris、JonyKai、钱天培

“损失函数”是机器学习优化中至关重要的一部分。L1、L2 损

失函数相信大多数人都早已不陌生。那你了解 Huber 损失、

Log-Cosh 损失、以及常用于计算预测区间的分位数损失么？

这些可都是机器学习大牛最常用的回归损失函数哦！

机器学习中所有的算法都需要最大化或最小化一个函数，这

个函数被称为“目标函数”。其中，我们一般把最小化的一类

函数，称为“损失函数”。它能根据预测结果，衡量出模型预

测能力的好坏。

在实际应用中，选取损失函数会受到诸多因素的制约，比如

是否有异常值、机器学习算法的选择、梯度下降的时间复杂

度、求导的难易程度以及预测值的置信度等等。因此，不存

在一种损失函数适用于处理所有类型的数据。这篇文章就讲

介绍不同种类的损失函数以及它们的作用。

损失函数大致可分为两类：分类问题的损失函数和回归问题

的损失函数。在这篇文章中，我将着重介绍回归损失。

本文出现的代码和图表我们都妥妥保存在这儿了：

https://nbviewer.jupyter.org/github/groverpr/Machine-Learnin

g/blob/master/notebooks/05_Loss_Functions.ipynb

分类、回归问题损失函数对比

均方误差

均方误差(MSE)是最常用的回归损失函数，计算方法是求预测

值与真实值之间距离的平方和，公式如图。

下图是 MSE 函数的图像，其中目标值是 100，预测值的范围

从-10000 到 10000，Y 轴代表的 MSE 取值范围是从 0 到正无

穷，并且在预测值为 100 处达到最小。

MSE 损失（Y 轴）-预测值（X 轴）

平均绝对值误差（也称 L1 损失）

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