hibafüggvények

A hibafüggvények, más néven veszteségfüggvények vagy költségfüggvények, olyan matematikai eszközök, amelyeket a gépi tanulásban és a statisztikában használnak a modell teljesítményének mérésére. Lényegében azt határozzák meg, hogy egy modell mennyire tér el a valós adatoktól vagy a kívánt kimenettől. A hibafüggvény által visszaadott érték a modell hibájának mértékét jelzi. Minél kisebb az érték, annál jobban teljesít a modell.

A hibafüggvények célja, hogy a modell paramétereinek finomhangolásával minimalizálják a kimenő értékeket. Ez a folyamat az optimalizálásként ismert, és gyakran olyan algoritmusok, mint a gradiens leszármazás segítségével történik. Különböző típusú hibafüggvények léteznek, amelyeket a feladat típusától függően választanak ki.

Például a lineáris regresszióban gyakran használják a négyzetes hiba (Mean Squared Error, MSE) függvényt, amely a predikciók és a valós értékek közötti különbségek négyzetének átlagát számolja. A logisztikus regresszióban a keresztentrópia (cross-entropy) a legelterjedtebb, amely a valószínűségi eloszlások közötti különbséget méri. Más alkalmazásokban, mint például az osztályozás, más speciális hibafüggvényeket alkalmazhatnak. A megfelelő hibafüggvény kiválasztása kritikus a modell hatékony képzése és a jó teljesítmény elérése szempontjából.