翻译 | 张建军

编辑 | 阿司匹林

出品 | AI科技大本营

【AI科技大本营导读】机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数，我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。寻找函数最小值的最常用方法是“梯度下降”。把损失函数想象成起伏的山脉，梯度下降就像从山顶滑下，目的是到达山脉的最低点。

没有一个损失函数可以适用于所有类型的数据。损失函数的选择取决于许多因素，包括是否有离群点，机器学习算法的选择，运行梯度下降的时间效率，是否易于找到函数的导数，以及预测结果的置信度。这个博客的目的是帮助你了解不同的损失函数。

损失函数可以大致分为两类：分类损失（Classification Loss）和回归损失（Regression Loss）。下面这篇博文，就将重点介绍5种回归损失。



回归函数预测实数值，分类函数预测标签

▌回归损失

1、均方误差，二次损失，L2损失（Mean Square Error, Quadratic Loss, L2 Loss）

均方误差（MSE）是最常用的回归损失函数。MSE是目标变量与预测值之间距离平方之和。



下面是一个MSE函数的图，其中真实目标值为100，预测值在-10,000至10,000之间。预测值（X轴）= 100时，MSE损失（Y轴）达到其最小值。损失范围为0至∞。



MSE损失（Y轴）与预测值（X轴）关系图

2、平均绝对误差，L1损失（Mean Absolute Error, L1 Loss）

平均绝对误差（MAE）是另一种用于回归模型的损失函数。MAE是目标变量和预测变量之间差异绝对值之和。因此，它在一组预测中衡量误差的平均大小，而不考虑误差的方向。（如果我们也考虑方向，那将被称为平均偏差（Mean Bias Error, MBE），它是残差或误差之和）。损失范围也是0到∞。





MAE损失（Y轴）与预测值（X轴）关系图

3、MSE vs MAE （L2损失 vs L1损失）

简而言之， 使用平方误差更容易求解，但使用绝对误差对离群点更加鲁棒。但是，知其然更要知其所以然！

每当我们训练机器学习模型时，我们的目标就是找到最小化损失函数的点。当然，当预测值正好等于真实值时，这两个损失函数都达到最小值。

下面让我们快速过一遍两个损失函数的Python代码。我们可以编写自己的函数或使用sklearn的内置度量函数：

＃true：真正的目标变量数组

＃pred：预测数组

def mse(true, pred):

return np.sum(((true – pred)**2))

def mae(true, pred):

return np.sum(np.abs(true – pred))

＃也可以在sklearn中使用

from sklearn.metrics import mean_squared_error

from sklearn.metrics import mean_absolute_error

让我们来看看两个例子的MAE值和RMSE值（RMSE，Root Mean Square Error，均方根误差，它只是MSE的平方根，使其与MAE的数值范围相同）。在第一个例子中，预测值接近真实值，观测值之间误差的方差较小。第二个例子中，有一个异常观测值，误差很高。



左：误差彼此接近  右：有一个误差和其他误差相差很远

我们从中观察到什么？我们该如何选择使用哪种损失函数？



由于MSE对误差（e）进行平方操作（y - y_predicted = e），如果e> 1，误差的值会增加很多。如果我们的数据中有一个离群点，e的值将会很高，将会远远大于|e|。这将使得和以MAE为损失的模型相比，以MSE为损失的模型会赋予更高的权重给离群点。在上面的第二个例子中，以RMSE为损失的模型将被调整以最小化这个离群数据点，但是却是以牺牲其他正常数据点的预测效果为代价，这最终会降低模型的整体性能。

MAE损失适用于训练数据被离群点损坏的时候（即，在训练数据而非测试数据中，我们错误地获得了不切实际的过大正值或负值）。

直观来说，我们可以像这样考虑：对所有的观测数据，如果我们只给一个预测结果来最小化MSE，那么该预测值应该是所有目标值的均值。但是如果我们试图最小化MAE，那么这个预测就是所有目标值的中位数。我们知道中位数对于离群点比平均值更鲁棒，这使得MAE比MSE更加鲁棒。

使用MAE损失（特别是对于神经网络）的一个大问题是它的梯度始终是相同的，这意味着即使对于小的损失值，其梯度也是大的。这对模型的学习可不好。为了解决这个问题，我们可以使用随着接近最小值而减小的动态学习率。MSE在这种情况下的表现很好，即使采用固定的学习率也会收敛。MSE损失的梯度在损失值较高时会比较大，随着损失接近0时而下降，从而使其在训练结束时更加精确（参见下图）。



决定使用哪种损失函数？

如果离群点是会影响业务、而且是应该被检测到的异常值，那么我们应该使用MSE。另一方面，如果我们认为离群点仅仅代表数据损坏，那么我们应该选择MAE作为损失。

我建议阅读下面这篇文章，其中有一项很好的研究，比较了在存在和不存在离群点的情况下使用L1损失和L2损失的回归模型的性能。请记住，L1和L2损失分别是MAE和MSE的另一个名称而已。

地址：

http://rishy.github.io/ml/2015/07/28/l1-vs-l2-loss/

L1损失对异常值更加稳健，但其导数并不连续，因此求解效率很低。L2损失对异常值敏感，但给出了更稳定的闭式解（closed form solution）（通过将其导数设置为0）

两种损失函数的问题：可能会出现这样的情况，即任何一种损失函数都不能给出理想的预测。例如，如果我们数据中90％的观测数据的真实目标值是150，其余10％的真实目标值在0-30之间。那么，一个以MAE为损失的模型可能对所有观测数据都预测为150，而忽略10％的离群情况，因为它会尝试去接近中值。同样地，以MSE为损失的模型会给出许多范围在0到30的预测，因为它被离群点弄糊涂了。这两种结果在许多业务中都是不可取的。

在这种情况下怎么做？一个简单的解决办法是转换目标变量。另一种方法是尝试不同的损失函数。这是我们的第三个损失函数——Huber Loss——被提出的动机。

3、Huber Loss，平滑的平均绝对误差

Huber Loss对数据离群点的敏感度低于平方误差损失。它在0处也可导。基本上它是绝对误差，当误差很小时，误差是二次形式的。误差何时需要变成二次形式取决于一个超参数，(delta)，该超参数可以进行微调。当