💻📚L1和L2损失函数：机器学习中的误差衡量工具🎯
发布时间：2025-04-08 02:25:24来源：
在机器学习中，损失函数是优化模型性能的关键指标之一。其中，L1和L2损失函数是最常用的两种方式，它们分别通过不同的数学方法来评估预测值与真实值之间的差距。🧐
L1损失函数（MAE）：也叫平均绝对误差，计算的是预测值与实际值差值的绝对值之和。它的公式为：∑|y_true - y_pred|。优点在于对异常点不敏感，适合处理稀疏数据。🌿
L2损失函数（MSE）：即均方误差，计算的是预测值与实际值差值的平方和。公式为：∑(y_true - y_pred)²。它对较大的误差惩罚更大，因此更适合需要精确预测的任务。🔥
下面是一个简单的Python实现：👇
```python
def l1_loss(y_true, y_pred):
return sum(abs(a-b) for a,b in zip(y_true, y_pred))
def l2_loss(y_true, y_pred):
return sum((a-b)2 for a,b in zip(y_true, y_pred))
```
无论选择哪种损失函数，都需要结合具体应用场景权衡利弊！💪✨
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