Lojistik ve hinge kayıplarını karşılaştırma
Bu egzersizde, sana verilen matematiksel ifadeleri kullanarak lojistik ve hinge kayıplarının grafiğini oluşturacaksın.
Videodaki kayıp fonksiyonu diyagramı sağda gösteriliyor.
Bu egzersiz
Python'da Lineer Sınıflandırıcılar
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
log_loss()vehinge_loss()fonksiyonlarını ızgara noktalarında değerlendir ki grafikte çizilsinler.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# 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()