Nghiên cứu sâu về các hàm chi phí của Hồi quy và các Kỹ thuật Tối ưu hóa của nó. Hướng dẫn trong Python Show
Hàm Chi phí được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình Học máy. Một mô hình Machine Learning không có chức năng Chi phí là vô ích. Hàm chi phí giúp phân tích hiệu suất của mô hình Machine Learning. Hàm Chi phí về cơ bản so sánh các giá trị dự đoán với các giá trị thực tế. Sự lựa chọn phù hợp của hàm Chi phí góp phần tạo nên độ tin cậy và độ tin cậy của mô hình Chức năng mất so với. Chức năng ước lượng
Nhiệm vụ hồi quy xử lý dữ liệu liên tục. Các hàm chi phí có sẵn cho Hồi quy là,
Có nghĩa là lỗi tuyệt đốiLỗi tuyệt đối trung bình (MAE) là sự khác biệt tuyệt đối trung bình giữa các giá trị thực tế và các giá trị dự đoán
Có nghĩa là lỗi bình phươngLỗi bình phương trung bình (MSE) là sự khác biệt bình phương trung bình giữa các giá trị thực tế và giá trị dự đoán. MSE xử phạt các lỗi cao do ngoại lệ gây ra bằng cách bình phương các lỗi. Các thuật toán tối ưu hóa được hưởng lợi từ việc xử phạt vì rất hữu ích khi tìm các giá trị tối ưu cho các tham số
Gốc có nghĩa là lỗi bình phươngLỗi bình phương trung bình gốc (RMSE) là giá trị trung bình bình phương gốc của sự khác biệt giữa giá trị thực tế và giá trị dự đoán. RMSE có thể được sử dụng trong các trường hợp chúng tôi muốn phạt lỗi cao nhưng không nhiều như MSE
Lỗi logarit bình phương trung bình gốcLỗi logarit bình phương trung bình gốc (RMSLE) rất giống với RMSE nhưng nhật ký được áp dụng trước khi tính toán sự khác biệt giữa giá trị thực tế và giá trị dự đoán. Lỗi lớn và lỗi nhỏ đều được xử lý như nhau. RMSLE có thể được sử dụng trong các trường hợp mục tiêu không được chuẩn hóa hoặc thu nhỏ
Các thuật toán tối ưu hóa hàm chi phí cố gắng tìm các giá trị tối ưu cho các tham số mô hình bằng cách tìm cực tiểu toàn cầu của các hàm chi phí. Các thuật toán khác nhau có sẵn là,
Tải dữ liệu đã xử lý trướcDữ liệu bạn cung cấp cho ANN phải được xử lý trước kỹ lưỡng để mang lại kết quả đáng tin cậy. Dữ liệu đào tạo đã được xử lý trước. Các bước tiền xử lý liên quan là,
Đào tạo mô hình với ANNTham khảo sổ ghi chép Kaggle của tôi về Giới thiệu về ANN trong Tensorflow để biết thêm chi tiết Xuống dốcThuật toán Gradient Descent sử dụng gradient của hàm chi phí để tìm giá trị tối ưu cho các tham số. Độ dốc gốc là một thuật toán lặp đi lặp lại. Nó cố gắng tìm một mức tối thiểu toàn cầu Trên mỗi lần lặp t,
RMS Prop (Root Mean Squared Prop)RMS Prop là một thuật toán tối ưu hóa rất giống với Gradient Descent nhưng độ dốc được làm mịn và bình phương, sau đó được cập nhật để sớm đạt được mức tối thiểu toàn cầu của hàm chi phí Trên mỗi lần lặp t,
Adam (Ước tính thời điểm thích ứng)Adam (Ước tính thời điểm thích ứng) là một thuật toán xuất hiện bằng cách kết hợp Gradient Descent với động lượng và RMS Prop Trên mỗi lần lặp t,
Tìm bài đăng này trong sổ ghi chép Kaggle của tôi. https. //www. kaggle. com/srivignesh/cost-functions-of-regression-its-optimizations Ý nghĩa của hàm chi phí là gì?Hàm chi phí đề cập đến mối quan hệ chức năng giữa chi phí và sản lượng . Nó nghiên cứu hành vi của chi phí ở các mức sản lượng khác nhau khi công nghệ được giả định là không đổi. Nó có thể được thể hiện như dưới đây. C= f(Q) (Ở đây, C= Chi phí sản xuất; và Q= Lượng sản phẩm).
Công thức hàm chi phí là gì?Dạng chung của công thức hàm chi phí là C(x)=F+V(x) C ( x ) = F + .
Hàm chi phí so với hàm mất là gì?Nói cách khác, hàm mất mát là nắm bắt sự khác biệt giữa giá trị thực tế và giá trị dự đoán cho một bản ghi trong khi hàm chi phí tổng hợp sự khác biệt cho toàn bộ tập dữ liệu huấn luyện. The Most commonly used loss functions are Mean-squared error and Hinge loss.
Hàm chi phí trong hồi quy tuyến tính là gì?Hàm chi phí của hồi quy tuyến tính. Hàm chi phí là lỗi trung bình của n mẫu trong dữ liệu (đối với toàn bộ dữ liệu huấn luyện) và hàm mất mát là lỗi đối với các điểm dữ liệu riêng lẻ (đối với một ví dụ huấn luyện). Hàm chi phí của hồi quy tuyến tính là lỗi bình phương trung bình gốc hoặc lỗi bình phương trung bình |
