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在呆板进修中，给定价值函数是一个核心不雅点，它用于评价模型猜测值与实在值之间的偏差程度。简单来说，价值函数是一种量化模型表示好坏的方法。 具体地，给定价值函数指的是在树破呆板进修模型时，我们过后设定一个函数，用以打算模型在练习数据集上的表示。这个函数平日依附于模型参数，它会输出一个数值，表示模型猜测值与现实值之间的差别。这种差别可能懂得为模型的“价值”或“丧掉”。 价值函数的抉择依附于具体的成绩跟模型范例。比方，在回归成绩中，常用的价值函数是均方偏差（MSE），它打算的是猜测值与实在值之间差的平方的均匀值。而在分类成绩中，穿插熵丧掉函数则被广泛利用。 经由过程最小化价值函数，我们可能找到最优的模型参数，使得模型在练习数据上的猜测偏差最小。这个过程平日经由过程优化算法，如梯度降落法来实现。 总结来说，给定价值函数是呆板进修中弗成或缺的部分，它帮助我们在复杂的参数空间中寻觅到最佳模型参数，从而进步模型的猜测正确性跟泛化才能。