逻辑回归的损失函数是哪个？A. MSEB. 交叉熵(Cross-Entropy)损失函数C. MAED. RMSE

逻辑回归是一种用于分类问题的算法，尤其适用于二分类任务。其核心是通过sigmoid函数将输出压缩到0到1之间，表示概率。损失函数的作用是衡量预测值与真实值的差异，从而优化模型参数。

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）是逻辑回归的典型选择。它专门针对分类问题设计，能够有效处理概率形式的输出（如sigmoid函数的结果），并通过最小化预测概率与真实标签（0或1）之间的差异来优化模型。相比之下，MSE、MAE、RMSE等损失函数主要用于回归任务，不适合处理概率输出的分类问题。

选项分析

• A. MSE（均方误差）：常用于回归问题（如线性回归），衡量预测值与真实值的平方差，但不适合概率输出的分类任务。
• B. 交叉熵损失函数：逻辑回归的核心损失函数，通过比较预测概率与真实标签的概率分布，提供高效的梯度下降方向。
• C. MAE（平均绝对误差）：回归任务中衡量绝对误差，与分类问题无关。
• D. RMSE（均方根误差）：MSE的平方根形式，仍属于回归损失函数。

关键结论

逻辑回归的输出是概率，需使用交叉熵损失函数来优化分类性能，而非回归损失函数。