机器学习中损失函数和RMSE有什么区别？

Question

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有人可以解释一下机器学习中损失函数和RMSE（均方根误差）之间的区别吗？损失函数是用来衡量预测值与真实值之间差异的函数，而RMSE是衡量这种差异的一种方法。换句话说，RMSE是一种损失函数的度量方式，但不是唯一的度量方式。

- Ashok Lathwal

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RMSE是一种损失函数，没有区别。 - Thomas Jungblut

3个回答

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均方根误差是真实因变量和预测因变量之间差值的平方根。

为什么要进行平方根运算？如果我们找到真实值和预测值之间的差异，可能会得到负值和正值。如果对这些差异进行求和，结果将为零，这是没有用处的。

损失函数只是真实值和预测值之间的差异。

如果存在连续的因变量（通常在回归问题的情况下），则计算RMSE。

- Tharun Audhimoolam

非常感谢您，Tharun :) - Ashok Lathwal

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并不完全正确：均方根误差（RMSE）确实是一种损失函数，正如评论和其他答案中已经指出的那样。 - desertnaut

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RMSE是一种特定类型的损失函数，而损失函数是被最小化的目标函数。因此，RMSE是一种类型的损失函数。

什么是损失函数？在其核心，损失函数非常简单：它是一种评估算法模拟数据集效果的方法。如果您的预测完全偏离，您的损失函数将输出更高的数字。如果它们相当不错，它将输出较低的数字。

- Purab Bajaj

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- Royi · Accepted Answer

损失函数是指您的学习系统输出和你想要最小化的"地面真实值"之间的函数。

对于回归问题，一个合理的损失函数是均方根误差(RMSE)。

对于分类问题，RMSE不是一个好的损失函数选择。