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问依赖于预测的不同损失函数
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Stack Overflow用户

提问于 2022-06-28 16:45:48

回答 1查看 39关注 0票数 -1

我正在进行一项回归任务，以预测值y，该值后来用于分类(a、b或c)。

If 0<y<5 --> class A
if 5<y<20 --> class B
if 20<y --> class C

与B类相比，学习者很难达到A类的y值，因为“班级大小”只有5 (0 ~ 5)，而15 (5到20)。这意味着，与大约8到17的数值相比，在0到5(或0到6或7)的范围内，预测值y必须更准确。

我的想法是建立一个定制的损失函数，在0到5(或0到6或7)范围内比在5到20之间更难惩罚距离。这有可能吗？

还是有人有更好的想法来解决这个问题？

发布于 2022-06-28 17:01:45

你可以对a类比B类更多地定义硬惩罚，在这种情况下，如果学习者犯了a类的错误，那么它对b类的惩罚就更多了。例如，您可以为a类、b类和c类定义权重.8，在这种情况下，如果学习者犯了a类的错误，那么损失很大，因此，学习者可以很好地学习课堂。

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/72790340

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