在CatBoost中,损失函数参数loss_function
用于指定训练模型时使用的损失函数类型。对于多分类问题,可以将loss_function
设置为'MultiClass'
或'MultiClassOneVsAll'
。
'MultiClass'
损失函数是一种多类别分类损失函数,它通过最大化类别之间的差异来训练模型。它使用softmax函数将模型的原始输出转换为类别概率分布,并最小化交叉熵损失。这种损失函数适用于具有多个互斥类别的问题。
与'MultiClass'
不同,日志损失函数(log loss)是一种常见的二分类损失函数,用于衡量二分类模型的性能。它衡量模型预测的概率与实际标签之间的差异,并通过最小化负对数似然来训练模型。日志损失函数在二分类问题中非常常见,但不适用于多分类问题。
因此,'Multiclass'
损失函数与日志损失函数不相同。在多分类问题中,应该使用'Multiclass'
损失函数来训练CatBoost模型。
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