損失関数 - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」

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損失関数 (loss function) †

入出力をまとめたデータを \(z\)：クラス分類ならクラスと特徴ベクトルの対であり，回帰なら独立変数と従属変数の対．
\(f\)：データを処理する関数

\(L(z;f)\)：損失関数 (loss function)は推定の悪さを定義した関数

回帰の場合は，データは \(z=(x,y)\) で，\(L(z,f)=(y-f(x))^2\) のような 二乗損失 (squared loss) が利用される
クラス分類の場合は，データは \(z=(x,c)\) で，クラス \(c\) と関数の出力クラス \(f(x)\) が一致すれば 0，そうでなければ 1 をとる 0/1損失 (0/1 loss) が利用される
\(f(\cdot;\theta)\) がパラメトリックな確率分布だったとき，対数損失は\(-\log f(\cdot;\theta)\)．この損失関数を使った期待損失の最小化は，真の分布と予測した分布のKullback-Leiblerダイバージェンスの最小化になっている．
その他：SVMで用いられるヒンジ損失関数，サポートベクトル回帰のε許容誤差関数，ロバスト統計で用いられるHuber関数，ブースティングの指数損失関数などが代表的．

-- しましま

関連項目 †

リンク集 †

Wikipedia:Loss_function

関連文献 †

Book/わかりやすいパターン認識 8.2節
Book/パターン認識と学習の統計学(統計科学のフロンティア6) I部 3.2節
Book/Pattern Recognition and Machine Learning 1.5.2節
Book/The Elements of Statistical Learning 7.2節，10.6節

Last-modified: 2010-02-11 (木) 16:12:47 (3508d)