Boostingda tasniflash va regressiya uchun qaysi yo'qotish funktsiyasi ishlatiladi?

Klassifikatsiya uchun boostingda, odatda, ikkilamchi klassifikatsiya uchun ehtimolliklarning manfiy logarifmi bilan mos keladigan log-loss (logaritmik yo'qotish) funksiyasi qo'llaniladi. Bu, ehtimollik prognozlarini baholash va modellarning optimallashtirilishi uchun mos keladi.

Regressiya uchun odatda, o'rtacha kvadrat xato (MSE) yoki o'rtacha absolyut xato (MAE) asosida yo'qotish funksiyasi qo'llanadi. Gradijent boostingda, MSE odatda, differensiallanadigan va modelni yangilash uchun gradientlarni samarali hisoblash imkonini beradigan funktsiya sifatida ishlatiladi.

Misol:

• Klassifikatsiya: logistik yo'qotish funksiyasi
• Regressiya: o'rtacha kvadrat xato (MSE)