代价函数的作用有哪些？
编辑：自学文库
时间：2024年09月22日
2. 优化模型参数：通过最小化代价函数来调整模型参数，使得模型的预测结果与真实标签尽可能接近，从而提高模型的准确性。
3. 解决过拟合问题：代价函数可以帮助我们发现过拟合现象，通过增加惩罚项或引入正则化，来降低模型的复杂度，提高泛化能力。
4. 值域统一：代价函数给出了一个数值范围，可以将不同的指标统一到一个范围内进行比较，以便于对模型性能进行评估和选择。
5. 引导训练过程：代价函数可以作为目标函数，指导训练过程，通过不断地迭代优化，使得模型能够不断学习并逐步提高性能。
总之，代价函数在机器学习中起到了评估、优化和指导训练的重要作用，对于构建高性能的机器学习模型具有不可忽视的意义。