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@公众号原创专栏作者 yyHaker

单位 | 哈工大SCIR实验室

损失函数用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度，损失函数越好，通常模型的性能越好。不同的模型用的损失函数一般也不一样。

损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。经验风险损失函数指预测结果和实际结果的差别，结构风险损失函数是指经验风险损失函数加上正则项。

常见的损失函数以及其优缺点如下：

0-1损失函数(zero-one loss)

0-1损失是指预测值和目标值不相等为1， 否则为0:

特点：

(1)0-1损失函数直接对应分类判断错误的个数，但是它是一个非凸函数，不太适用.

(2)感知机就是用的这种损失函数。但是相等这个条件太过严格，因此可以放宽条件，即满足

时认为相等，

2. 绝对值损失函数

绝对值损失函数是计算预测值与目标值的差的绝对值：

3. log对数损失函数

log对数损失函数的标准形式如下：

特点：

(1) log对数损失函数能非常好的表征概率分布，在很多场景尤其是多分类，如果需要知道结果属于每个类别的置信度，那它非常适合。

(2)健壮性不强，相比于hinge loss对噪声更敏感。

(3)逻辑回归的损失函数就是log对数损失函数。

4. 平方损失函数

平方损失函数标准形式如下：

特点：

(1