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2024年3月21日发(作者：git服务器使用)

常用损失函数和评价指标总结

一、常用损失函数

2. 均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）：MSE的平方根，

对大误差的惩罚更重。

5. 对数损失（Log Loss）：是交叉熵损失的一种特殊形式，适用于

二分类问题。对数损失在计算过程中使用了对数函数，通常用于逻辑回归

模型。

6. Hinge Loss：常用于支持向量机（SVM）模型，在多分类问题中用

于最大化边际间隔。Hinge Loss对于完全分类正确的样本不增加损失，

对于分类错误的样本呈线性增长。

7. 感知损失（Perceptron Loss）：常用于感知机模型，对于分类错

误的样本有线性增长的损失。

8. KL 散度损失（Kullback-Leibler Divergence Loss）：度量两个

概率分布之间的差异，通常用于生成模型的训练过程中。

以上是常用的一些损失函数，不同的问题和模型需要选择合适的损失

函数来衡量误差和优化模型。

二、常用评价指标

1. 准确率（Accuracy）：分类问题中最常用的评价指标，衡量模型

正确分类的样本数量与总样本数量的比例。

2. 精确率（Precision）：衡量模型预测的正例中真实正例的比例。

当假阳性较为昂贵时，需要关注精确率。

3. 召回率（Recall）：衡量模型预测的正例中能够覆盖真实正例的

比例。当假阴性较为昂贵时，需要关注召回率。

4. F1 分数（F1 Score）：精确率和召回率的调和平均值，能够综合

评估模型的准确性和召回性能。

5. ROC 曲线和 AUC（Area Under ROC Curve）：ROC曲线绘制了模

型在不同阈值下的真阳性率和假阳性率之间的关系。AUC表示ROC曲线下

的面积，范围在0.5到1之间，AUC越大，模型性能越好。

6. R-Squared：衡量回归模型拟合优度，表示模型拟合数据所解释的

方差比例。取值范围为0到1，越接近1表示模型越好。

8. 平均准确率（Mean Average Precision，mAP）：常用于目标检测

问题，综合考虑了模型对每个类别的预测准确率和召回率。

本文总结了常用的损失函数和评价指标，它们在机器学习和深度学习

中起到了重要的作用。根据具体问题和模型的需求，选择合适的损失函数

和评价指标对于训练和评估模型的性能至关重要。


本文标签： 模型 损失 样本 衡量 问题

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