Чем отличаются функции потерь для задач классификации и регрессии?

Функции потерь для задач классификации и регрессии отличаются типом целевого признака: habr.com в регрессии он количественный (иногда его называют «числовой»), в классификации — категориальный. habr.com

Для задач классификации используется, например, двоичная кросс-энтропия (BCE). dzen.ru Она эффективно наказывает нейронную сеть за ошибки двоичной классификации. dzen.ru

Для задач регрессии чаще всего применяется среднеквадратичная ошибка (MSE). dzen.ru yourtodo.life Она измеряет среднеквадратичное отклонение между фактическими и предсказанными значениями. yourtodo.life Чем меньше значение MSE, тем ближе предсказания модели к реальным данным. yourtodo.life

Таким образом, выбор функции потерь зависит от того, какой тип данных нужно предсказать: в регрессии — непрерывные значения, в классификации — выходные данные на основе набора конечных категориальных значений. www.geeksforgeeks.org