Telegram Group & Telegram Channel
Можно ли использовать MSE или MAE для задач классификации

Обычно для классификации используют логистическую или кросс-энтропийную функцию потерь, но в ряде случаев MSE (среднеквадратичную ошибку) или MAE (среднюю абсолютную ошибку) всё же применяют:

🔸 Бинарная классификация с непрерывным выходом: если модель выдаёт не чистый класс, а значение от 0 до 1, можно рассматривать задачу как регрессию и сравнивать это значение с меткой (0 или 1) с помощью MSE или MAE. Но важно понимать, что такой подход даёт слабые градиенты и может сходиться медленнее, чем при использовании кросс-энтропии.

🔸 Порядковая классификация (ordinal): если классы имеют естественный порядок (например, маленький < средний < большой), использование MSE или MAE может быть оправдано — модель учится предсказывать ранг, и ошибки ближе к истине наказываются слабее, чем ошибки, далёкие от неё.

⚠️ Потенциальные проблемы:
При несбалансированных классах MSE/MAE могут вводить в заблуждение
Такие функции не дают вероятностной интерпретации, как логистическая регрессия
Пороговое определение класса (например, всё, что > 0.5 = класс 1) может быть плохо откалибровано

Библиотека собеса по Data Science
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/ds_interview_lib/954
Create:
Last Update:

Можно ли использовать MSE или MAE для задач классификации

Обычно для классификации используют логистическую или кросс-энтропийную функцию потерь, но в ряде случаев MSE (среднеквадратичную ошибку) или MAE (среднюю абсолютную ошибку) всё же применяют:

🔸 Бинарная классификация с непрерывным выходом: если модель выдаёт не чистый класс, а значение от 0 до 1, можно рассматривать задачу как регрессию и сравнивать это значение с меткой (0 или 1) с помощью MSE или MAE. Но важно понимать, что такой подход даёт слабые градиенты и может сходиться медленнее, чем при использовании кросс-энтропии.

🔸 Порядковая классификация (ordinal): если классы имеют естественный порядок (например, маленький < средний < большой), использование MSE или MAE может быть оправдано — модель учится предсказывать ранг, и ошибки ближе к истине наказываются слабее, чем ошибки, далёкие от неё.

⚠️ Потенциальные проблемы:
При несбалансированных классах MSE/MAE могут вводить в заблуждение
Такие функции не дают вероятностной интерпретации, как логистическая регрессия
Пороговое определение класса (например, всё, что > 0.5 = класс 1) может быть плохо откалибровано

Библиотека собеса по Data Science

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/954

View MORE
Open in Telegram


Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

The S&P 500 slumped 1.8% on Monday and Tuesday, thanks to China Evergrande, the Chinese property company that looks like it is ready to default on its more-than $300 billion in debt. Cries of the next Lehman Brothers—or maybe the next Silverado?—echoed through the canyons of Wall Street as investors prepared for the worst.

Find Channels On Telegram?

Telegram is an aspiring new messaging app that’s taking the world by storm. The app is free, fast, and claims to be one of the safest messengers around. It allows people to connect easily, without any boundaries.You can use channels on Telegram, which are similar to Facebook pages. If you’re wondering how to find channels on Telegram, you’re in the right place. Keep reading and you’ll find out how. Also, you’ll learn more about channels, creating channels yourself, and the difference between private and public Telegram channels.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from tw


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM USA