hibafüggvényekre

A hibafüggvények, más néven veszteségfüggvények vagy költségfüggvények, alapvető fogalmak a gépi tanulásban és a statisztikában. Ezek a függvények azt mérik, hogy egy modell előrejelzései mennyire térnek el a valós értékektől. A hibafüggvény értéke jelzi a modell teljesítményét: minél alacsonyabb a hiba, annál jobb a modell.

A gépi学習 folyamat során a hibafüggvény minimalizálása a fő cél. Algoritmusok, mint például a gradiens leszármazás, iteratívan módosítják a modell paramétereit annak érdekében, hogy csökkentsék a hibafüggvény kimenetét. Különböző típusú hibafüggvények léteznek, amelyeket a probléma jellegétől és a modell típusától függően választanak ki.

Néhány gyakori hibafüggvény a következő: a négyzetes hiba (Mean Squared Error, MSE), amelyet általában regressziós problémákban használnak, ahol a különbségek négyzetét veszik. Az abszolút hiba (Mean Absolute Error, MAE) egy másik regressziós metrika, amely a különbségek abszolút értékét használja, és kevésbé érzékeny a kiugró értékekre. A kereszt-entrópia (Cross-Entropy) gyakran használatos osztályozási problémákban, és azt méri, hogy az elméleti valószínűségi eloszlás mennyire különbözik a tényleges eloszlástól. A logisztikus regresszióban a bináris kereszt-entrópia az egyik legelterjedtebb. A választott hibafüggvény közvetlenül befolyásolja, hogyan tanul a modell és milyen típusú hibákat fog minimalizálni.