Comparación de las pérdidas logísticas y de bisagra
En este ejercicio crearás un gráfico de las pérdidas logísticas y de bisagra utilizando sus expresiones matemáticas, que se te proporcionan.
El diagrama de la función de pérdida del vídeo se muestra a la derecha.
Este ejercicio forma parte del curso
Clasificadores lineales en Python
Instrucciones de ejercicio
- Evalúe las funciones
log_loss()yhinge_loss()en los puntos de la cuadrícula para que se representen gráficamente.
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# Mathematical functions for logistic and hinge losses
def log_loss(raw_model_output):
return np.log(1+np.exp(-raw_model_output))
def hinge_loss(raw_model_output):
return np.maximum(0,1-raw_model_output)
# Create a grid of values and plot
grid = np.linspace(-2,2,1000)
plt.plot(grid, ____, label='logistic')
plt.plot(grid, ____, label='hinge')
plt.legend()
plt.show()