Loss Function, Risk Function   손실 함수, 위험 함수

(2023-06-18)

1. 손실 함수 (Loss Function)추정/예측 모델을 정하고, 이 모델데이터를 얼마나 잘 추정/예측하는지, 
     - 그 정도에 대해 수학적으로 표현하는 함수

  ㅇ 즉, 모수 θ를 추정량 t로 추정할 때, 잘못 추정함으로써 발생되는, 손실(loss)의 함수적 정도

  ㅇ 손실 함수의 표현식  :  (모델이 정확할수록 손실 함수의 값이 작아지도록 정의 함)
     -  l(t;θ) ≥ 0
        . t=θ일 때, l(t;θ) = 0
        . t는 표본값 or 실제 관측값
        . θ는 추정값 or 예측값에 대한 추정량손실 함수의 종류 例)
     - 산술 손실 함수
        .  l(t;θ) = (t-θ)2  :  제곱 오차 손실 함수
        .  l(t;θ) = | t-θ |  :  절대값 오차 손실 함수
     - 확률 손실 함수
     - 랭킹 손실 함수2. 위험 함수 (Risk Function)

  ㅇ 특정한 표본추출법에 의해 야기될 수 있는 표본 오차의 정도를 나타내는 함수
     - 즉, 그러한 방법에 따른 손실함수의 평균화

  ㅇ 위험 함수 표현식
     -  R(θ;T) = E[l(T;θ)]

결정이론
   1. 결정 이론   2. 결정 규칙   3. 결정 트리   4. ML 규칙   5. MAP 규칙   6. 결정 이론 용어   7. 손실함수,위험함수  
최적화
   1. 최적 문제   2. 최적화 문제 구분   3. 최적화 문제 용어   4. 최적화 문제 표현   5. 변분법   6. 라그랑주 승수법   7. 비용 함수   8. 선형계획법   9. 최적화 알고리즘   10. 손실 함수  


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