Коя функция за загуба се използва в буустинга за класификация и регресия?

При буустинг за класификация често се използва логистичната функция на загубата (log-loss), която съответства на отрицателния логаритъм на вероятността за бинарна класификация. Тя е подходяща за оценка на вероятностните прогнози и оптимизация на модели.

За регресия обикновено се прилага функция на загубата, базирана на средната квадратична грешка (MSE) или средната абсолютна грешка (MAE). В градиентния буустинг често се използва MSE като функция на загубата, тъй като е диференцируема и позволява ефективно изчисляване на градиентите за актуализиране на модела.

Пример:

• Класификация: логистична функция на загубата
• Регресия: средна квадратична грешка (MSE)