Logistische en hinge loss vergelijken
In deze oefening maak je een plot van de logistische en hinge loss met hun wiskundige formules, die je krijgt aangeleverd.
Het diagram van de verliesfunctie uit de video staat rechts.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Lineaire classificatoren in Python
Oefeninstructies
- Evalueer de functies
log_loss()enhinge_loss()op de roosterpunten zodat ze geplot worden.
Interactieve oefening met praktijkervaring
Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.
# 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()