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两类损失函数的质量水平与参数设计的综述报告
损失函数是机器学习中重要的概念之一，指的是表示预测值和真实值之间差异的函数。在目标函数中，损失函数扮演着决定模型学习能力和泛化能力的关键角色。因此，损失函数的质量水平和设计参数的选择对于机器学习模型的性能至关重要。
通常情况下，损失函数可以分为两类：回归问题和分类问题的损失函数。下面将从这两方面对损失函数进行综述：
一、回归问题的损失函数
回归问题中的损失函数主要是计算预测值和真实值之间的误差。回归问题中的基本目标是预测连续数值，对于不同的问题和数据集，可采用不同的损失函数。
1.均方误差（Meansquareerror）
均方误差是最常用的回归问题损失函数之一，它对误差的平方进行求和，并对样本数量进行均值运算得到。此损失函数设计简单，计算速度快，但很容易受到异常值的影响。
2.均方根误差（Rootmeansquareerror）
均方根误差是均方误差平方根值，用于评估模型预测和真实值之间的平均误差。和均方误差一样，均方根误差也存在异常值的影响，在实际应用中需加以考虑。
3.平均绝对误差
平均绝对误差是用于衡量预测值和真实值之间差异的损失函数，它计算预测值和真实值之间绝对值的平均值。相比较其他损失函数，平均绝对误差对于不同的异常值并不敏感。
二、分类问题的损失函数
分类问题中的损失函数是计算预测值和真实值之间的误差，衡量模型的分类能力。
1.交叉熵损失函数
交叉熵损失函数常用于二分类问题中。它基于信息熵和交叉熵理论，衡量真实值和预测值之间的差异。其优点是可消除模型结果中的随机性和不确定性，提高模型性能和泛化能力。
2.softmax交叉熵损失函数
由于交叉熵损失函数仅适用于二分类问题，因此在多分类问题中常采用softmax交叉熵损失函数。softmax函数将多个分类得分值映射为概率值，从而在分类问题中进行预测。
3.对数损失函数
对数损失函数同样是对二分类问题进行预测的常用损失函数。与交叉熵损失类似，对数损失可以度量模型预测概率与真实概率之间的差异。
综上所述，损失函数作为机器学习模型的关键部件，对模型性能和泛化能力具有重大影响。基于不同的问题和数据集，合理选择和设计损失函数是提高模型性能的关键之一。