中的實(shí)現(xiàn)方法。

L2損失函數(shù)的定義如下

L2損失函數(shù) = ∑(y - ?)^2

其中，y表示真實(shí)值，?表示模型預(yù)測(cè)值。L2損失函數(shù)計(jì)算的是預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的平方差的和。因此，當(dāng)預(yù)測(cè)值和真實(shí)值之間的差距較大時(shí)，L2損失函數(shù)的值也會(huì)較大。

L2損失函數(shù)的特點(diǎn)如下

1. 由于平方函數(shù)是凸函數(shù)，因此L2損失函數(shù)也是凸函數(shù)。這意味著L2損失函數(shù)具有全局小值，因此可以通過(guò)小化L2損失函數(shù)來(lái)得到的模型參數(shù)。

2. L2損失函數(shù)對(duì)異常值比較敏感。當(dāng)存在異常值時(shí)，L2損失函數(shù)的值會(huì)變得很大，從而對(duì)模型的訓(xùn)練產(chǎn)生較大的影響。

3. L2損失函數(shù)在處理線性回歸問(wèn)題時(shí)表現(xiàn)較好。在線性回歸問(wèn)題中，L2損失函數(shù)可以直接用于衡量預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的差距，從而得到的模型參數(shù)。

中的實(shí)現(xiàn)方法

umpyean和square函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)L2損失函數(shù)的計(jì)算。具體實(shí)現(xiàn)方法如下

portumpyp

def L2_loss(y_true, y_pred)peanp.square(y_true - y_pred))

其中，y_true表示真實(shí)值，y_pred表示模型預(yù)測(cè)值。L2_loss函數(shù)返回的是L2損失函數(shù)的值。

umpyean和square函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)L2損失函數(shù)的計(jì)算。L2損失函數(shù)具有全局小值和凸函數(shù)等特點(diǎn)，適用于線性回歸問(wèn)題。但是，它對(duì)異常值比較敏感，需要注意數(shù)據(jù)的預(yù)處理。