Сравнение логистических потерь и потерь на основе шарнирной функции
В этом упражнении вы построите график логистических потерь и потерь на основе шарнирной функции, используя их математические выражения, которые уже предоставлены.
Диаграмма функции потерь из видеоурока показана справа.
Это упражнение является частью курса
Линейные классификаторы в Python
Инструкции к упражнению
- Вычислите функции
log_loss()иhinge_loss()в точках сетки, чтобы построить их графики.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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()