Confrontare le perdite logistica e hinge
In questo esercizio creerai un grafico delle perdite logistica e hinge usando le loro espressioni matematiche, che ti sono fornite.
Il diagramma della funzione di perdita del video è mostrato a destra.
Questo esercizio fa parte del corso
Classificatori lineari in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Valuta le funzioni
log_loss()ehinge_loss()nei punti della griglia in modo che vengano tracciate.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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()