0 added
0 removed
Original
2026-01-01
Modified
2026-03-10
1
<p>Теги: machine learning, ml, метрика, функция потерь</p>
1
<p>Теги: machine learning, ml, метрика, функция потерь</p>
2
<p>Во время собеседования у начинающего ML-специалиста могут спросить,<strong>чем именно отличается метрика от функции потерь</strong>? Давайте разберемся.</p>
2
<p>Во время собеседования у начинающего ML-специалиста могут спросить,<strong>чем именно отличается метрика от функции потерь</strong>? Давайте разберемся.</p>
3
<p><strong>Метрика</strong>- это то, что мы в действительности хотим минимизировать либо максимизировать. Понятно, что метрики бывают совершенно разные. Существуют продуктовые метрики (к примеру, доход) -- используя Machine Learning, их можно оптимизировать косвенно. Но вообще, как правило, в ML-курсах зачастую разговор идет про обычные офлайн-метрики, посредством которых мы понимаем, насколько хорошо решена задача.</p>
3
<p><strong>Метрика</strong>- это то, что мы в действительности хотим минимизировать либо максимизировать. Понятно, что метрики бывают совершенно разные. Существуют продуктовые метрики (к примеру, доход) -- используя Machine Learning, их можно оптимизировать косвенно. Но вообще, как правило, в ML-курсах зачастую разговор идет про обычные офлайн-метрики, посредством которых мы понимаем, насколько хорошо решена задача.</p>
4
<p>Идем далее. При измерении качества решения задачи бинарной классификации мы можем применять такие метрики, как accuracy (доля правильно классифицированных объектов), точность, полнота и т. п. Однако вышеперечисленные метрики имеют один весомый недостаток: они не являются дифференцируемыми, то есть<strong>невозможно оптимизировать их напрямую</strong>. Нам же хочется свести нашу задачу к оптимизации какого-нибудь хорошего функционала - таким образом и возникает<strong>функция потерь</strong>.</p>
4
<p>Идем далее. При измерении качества решения задачи бинарной классификации мы можем применять такие метрики, как accuracy (доля правильно классифицированных объектов), точность, полнота и т. п. Однако вышеперечисленные метрики имеют один весомый недостаток: они не являются дифференцируемыми, то есть<strong>невозможно оптимизировать их напрямую</strong>. Нам же хочется свести нашу задачу к оптимизации какого-нибудь хорошего функционала - таким образом и возникает<strong>функция потерь</strong>.</p>
5
<p>Иногда метрика и функция потерь совпадают. К примеру, в обоих качествах мы можем задействовать в задаче регрессии среднеквадратичную ошибку (MSE). Однако для задачи классификации, как мы уже рассмотрели выше, это не так.</p>
5
<p>Иногда метрика и функция потерь совпадают. К примеру, в обоих качествах мы можем задействовать в задаче регрессии среднеквадратичную ошибку (MSE). Однако для задачи классификации, как мы уже рассмотрели выше, это не так.</p>
6
<p><em>По материалам tproger.ru.</em></p>
6
<p><em>По материалам tproger.ru.</em></p>
7
7