Функция потерь — это важный компонент в области статистики и машинного обучения, который помогает оценивать, насколько хорошо модель предсказывает результаты. Давайте разберем, что именно она характеризует и как используется.

Функция потерь (или функция ошибки) измеряет разницу между предсказанными значениями модели и фактическими значениями (целевыми переменными). Чем меньше значение функции потерь, тем лучше модель выполняет свои задачи.

• Сравнение предсказаний и реальных данных: Функция потерь позволяет количественно оценить, насколько близки предсказания модели к реальным данным.
• Оптимизация модели: Минимизация функции потерь — это задача, которую решает алгоритм обучения. Он настраивает параметры модели, чтобы уменьшить значение функции потерь.
• Типы задач: В зависимости от задачи (регрессия или классификация) используются разные функции потерь. Например, для регрессии часто используют среднеквадратичную ошибку, а для классификации — кросс-энтропию.
• Интерпретация: Значение функции потерь дает представление о качестве модели. Низкое значение указывает на хорошую модель, а высокое — на необходимость улучшения.

• Среднеквадратичная ошибка (MSE): Используется в задачах регрессии. Рассчитывается как среднее значение квадратов разностей между предсказанными и реальными значениями.
• Кросс-энтропия: Применяется в задачах классификации. Измеряет разницу между распределением вероятностей, предсказанным моделью, и истинным распределением.

Таким образом, функция потерь является ключевым инструментом для оценки и оптимизации моделей в машинном обучении. Она помогает понять, насколько хорошо модель справляется с задачей и в каком направлении нужно двигаться для её улучшения.