有哪些Python中常用的损失函数及其代码实现可以分享？

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目录- 什么是损失函数- 损失函数与度量标准- 为什么使用损失函数- 回归问题- 常用损失函数 1. 均方误差（MSE） 2. 均方绝对误差（MAE） 3. 均方根误差（RMSE） 4. 均值绝对误差（MBE） 5. Huber损失- 二元分类- 最大化似然

目录

• 什么是损失函数
• 损失函数与度量指标
• 为什么要用损失函数
• 回归问题
• 1、均方误差(MSE)
• 2、平均绝对误差(MAE)
• 3、均方根误差(RMSE)
• 4、平均偏差误差(MBE)
• 5、Huber损失
• 二元分类
• 6、最大似然损失(Likelihood Loss/LHL)
• 7、二元交叉熵(BCE)
• 8、Hinge Loss 和 Squared Hinge Loss (HL and SHL)
• 多分类
• 9、交叉熵（CE）
• 10、Kullback-Leibler 散度 (KLD)

什么是损失函数

损失函数是一种衡量模型与数据吻合程度的算法。损失函数测量实际测量值和预测值之间差距的一种方式。损失函数的值越高预测就越错误，损失函数值越低则预测越接近真实值。对每个单独的观测(数据点)计算损失函数。