二分类问题中,常用的损失函数 A. 均方误差(MSE)B. 交叉熵损失C. 平均绝对误差(MAE)D. Hinge损失

步骤 1：理解二分类问题
二分类问题是指在机器学习中，将数据分为两个类别，通常用0和1表示。这类问题常见于逻辑回归、支持向量机等模型中。

步骤 2：理解损失函数
损失函数是用来衡量模型预测值与真实值之间差距的函数。在二分类问题中，损失函数的选择直接影响模型的训练效果和预测准确性。

步骤 3：分析选项
A. 均方误差(MSE)：适用于回归问题，不适用于二分类问题。
B. 交叉熵损失：适用于二分类问题，衡量模型预测概率与真实标签之间的差距。
C. 平均绝对误差(MAE)：适用于回归问题，不适用于二分类问题。
D. Hinge损失：适用于支持向量机等模型，用于二分类问题，但不如交叉熵损失常用。