常用的损失函数及Python实现示例
什么是损失函数?
损失函数是一种衡量模型与数据吻合程度的算法。损失函数测量实际测量值和预测值之间差距的一种方式。损失函数的值越高预测就越错误,损失函数值越低则预测越接近真实值。对每个单独的观测(数据点)计算损失函数。将所有损失函数(loss function)的值取平均值的函数称为代价函数(cost function),更简单的理解就是损失函数是针对单个样本的,而代价函数是针对所有样本的。
损失函数与度量指标
一些损失函数也可以被用作评价指标。但是损失函数和度量指标(metrics)有不同的目的。虽然度量指标用于评估最终模型并比较不同模型的性能,但损失函数在模型构建阶段用作正在创建的模型的优化器。损失函数指导模型如何最小化误差。
也就是说损失函数是知道模型如何训练的,而度量指标是说明模型的表现的
为什么要用损失函数?
由于损失函数测量的是预测值和实际值之间的差距,因此在训练模型时可以使用它们来指导模型的改进(通常的梯度下降法)。在构建模型的过程中,如果特征的权重发生了变化得到了更好或更差的预测,就需要利用损失函数来判断模型中特征的权重是否需要改变,以及改变的方向。
我们可以在机器学习中使用各种各样的损失函数,这取决于我们试图解决的问题的类型、数据质量和分布以及我们使用的算法,下图为我们整理的10个常见的损失函数:
回归问题
1、均方误差(MSE)
均方误差是指所有预测值和真实值之间的平方差,并将其平均值。常用于回归问题。
def MSE (y, y_predicted): sq_error = (y_predicted - y) ** 2 sum_sq_error = np.sum(sq_error) mse = sum_sq_error/y.size return mse登录后复制
2、平均绝对误差(MAE)
作为预测值和真实值之间的绝对差的平均值来计算的。当数据有异常值时,这是比均方误差更好的测量方法。
def MAE (y, y_predicted): error = y_predicted - y absolute_error = np.absolute(error) total_absolute_error = np.sum(absolute_error) mae = total_absolute_error/y.size return mae登录后复制
3、均方根误差(RMSE)
这个损失函数是均方误差的平方根。如果我们不想惩罚更大的错误,这是一个理想的方法。
def RMSE (y, y_predicted): sq_error = (y_predicted - y) ** 2 total_sq_error = np.sum(sq_error) mse = total_sq_error/y.size rmse = math.sqrt(mse) return rmse登录后复制
4、平均偏差误差(MBE)
类似于平均绝对误差但不求绝对值。这个损失函数的缺点是负误差和正误差可以相互抵消,所以当研究人员知道误差只有一个方向时,应用它会更好。
def MBE (y, y_predicted): error = y_predicted -y total_error = np.sum(error) mbe = total_error/y.size return mbe登录后复制
5、Huber损失
Huber损失函数结合了平均绝对误差(MAE)和均方误差(MSE)的优点。这是因为Hubber损失是一个有两个分支的函数。一个分支应用于符合期望值的MAE,另一个分支应用于异常值。Hubber Loss一般函数为:
这里的
def hubber_loss (y, y_predicted, delta) delta = 1.35 * MAE y_size = y.size total_error = 0 for i in range (y_size): erro = np.absolute(y_predicted[i] - y[i]) if error < delta: hubber_error = (error * error) / 2 else: hubber_error = (delta * error) / (0.5 * (delta * delta)) total_error += hubber_error total_hubber_error = total_error/y.size return total_hubber_error登录后复制
二元分类
6、最大似然损失(Likelihood Loss/LHL)
该损失函数主要用于二值分类问题。将每一个预测值的概率相乘,得到一个损失值,相关的代价函数是所有观测值的平均值。让我们用以下二元分类的示例为例,其中类别为[0]或[1]。如果输出概率等于或大于0.5,则预测类为[1],否则为[0]。输出概率的示例如下:
[0.3 , 0.7 , 0.8 , 0.5 , 0.6 , 0.4]登录后复制
对应的预测类为:
[0 , 1 , 1 , 1 , 1 , 0]登录后复制
而实际的类为:
[0 , 1 , 1 , 0 , 1 , 0]登录后复制
现在将使用真实的类和输出概率来计算损失。如果真类是[1],我们使用输出概率,如果真类是[0],我们使用1-概率:
((1–0.3)+0.7+0.8+(1–0.5)+0.6+(1–0.4)) / 6 = 0.65登录后复制
Python代码如下:
def LHL (y, y_predicted): likelihood_loss = (y * y_predicted) + ((1-y) * (y_predicted)) total_likelihood_loss = np.sum(likelihood_loss) lhl = - total_likelihood_loss / y.size return lhl登录后复制
7、二元交叉熵(BCE)
这个函数是对数的似然损失的修正。对数列的叠加可以惩罚那些非常自信但是却错误的预测。二元交叉熵损失函数的一般公式为:
让我们继续使用上面例子的值:
- 输出概率= [0.3、0.7、0.8、0.5、0.6、0.4]
- 实际的类= [0,1,1,0,1,0]
- (0 . log (0.3) + (1–0) . log (1–0.3)) = 0.155
- (1 . log(0.7) + (1–1) . log (0.3)) = 0.155
- (1 . log(0.8) + (1–1) . log (0.2)) = 0.097
- (0 . log (0.5) + (1–0) . log (1–0.5)) = 0.301
- (1 . log(0.6) + (1–1) . log (0.4)) = 0.222
- (0 . log (0.4) + (1–0) . log (1–0.4)) = 0.222
那么代价函数的结果为:
(0.155 + 0.155 + 0.097 + 0.301 + 0.222 + 0.222) / 6 = 0.192登录后复制
Python的代码如下:
def BCE (y, y_predicted): ce_loss = y*(np.log(y_predicted))+(1-y)*(np.log(1-y_predicted)) total_ce = np.sum(ce_loss) bce = - total_ce/y.size return bce登录后复制
8、Hinge Loss 和 Squared Hinge Loss (HL and SHL)
Hinge Loss被翻译成铰链损失或者合页损失,这里还是以英文为准。
Hinge Loss主要用于支持向量机模型的评估。错误的预测和不太自信的正确预测都会受到惩罚。所以一般损失函数是:
这里的t是真实结果用[1]或[-1]表示。
使用Hinge Loss的类应该是[1]或-1。为了在Hinge loss函数中不被惩罚,一个观测不仅需要正确分类而且到超平面的距离应该大于margin(一个自信的正确预测)。如果我们想进一步惩罚更高的误差,我们可以用与MSE类似的方法平方Hinge损失,也就是Squared Hinge Loss。
如果你对SVM比较熟悉,应该还记得在SVM中,超平面的边缘(margin)越高,则某一预测就越有信心。如果这块不熟悉,则看看这个可视化的例子:
如果一个预测的结果是1.5,并且真正的类是[1],损失将是0(零),因为模型是高度自信的。
loss= Max (0,1 - 1* 1.5) = Max (0, -0.5) = 0
如果一个观测结果为0(0),则表示该观测处于边界(超平面),真实的类为[-1]。损失为1,模型既不正确也不错误,可信度很低。
如果一次观测结果为2,但分类错误(乘以[-1]),则距离为-2。损失是3(非常高),因为我们的模型对错误的决策非常有信心(这个是绝不能容忍的)。
python代码如下:
#Hinge Loss def Hinge (y, y_predicted): hinge_loss = np.sum(max(0 , 1 - (y_predicted * y))) return hinge_loss #Squared Hinge Loss def SqHinge (y, y_predicted): sq_hinge_loss = max (0 , 1 - (y_predicted * y)) ** 2 total_sq_hinge_loss = np.sum(sq_hinge_loss) return total_sq_hinge_loss登录后复制
多分类
9、交叉熵(CE)
在多分类中,我们使用与二元交叉熵类似的公式,但有一个额外的步骤。首先需要计算每一对[y, y_predicted]的损失,一般公式为:
如果我们有三个类,其中单个[y, y_predicted]对的输出是:
这里实际的类3(也就是值=1的部分),我们的模型对真正的类是3的信任度是0.7。计算这损失如下:
为了得到代价函数的值,我们需要计算所有单个配对的损失,然后将它们相加最后乘以[-1/样本数量]。代价函数由下式给出:
使用上面的例子,如果我们的第二对:
那么成本函数计算如下:
使用Python的代码示例可以更容易理解;
def CCE (y, y_predicted): cce_class = y * (np.log(y_predicted)) sum_totalpair_cce = np.sum(cce_class) cce = - sum_totalpair_cce / y.size return cce登录后复制
10、Kullback-Leibler 散度 (KLD)
又被简化称为KL散度,它类似于分类交叉熵,但考虑了观测值发生的概率。如果我们的类不平衡,它特别有用。
def KL (y, y_predicted): kl = y * (np.log(y / y_predicted)) total_kl = np.sum(kl) return total_kl登录后复制
以上就是常见的10个损失函数,希望对你有所帮助。
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