机器学习 · 函数

损失函数

创建损失函数。名称：'交叉熵'/'MSE'/'二分类交叉熵'/'L1'。

调用签名(名称='交叉熵')

损ZHONGWEN
PYTHON

Chinese example

中文代码示例

# 完整案例：按字段调用 损失函数
设 结果 = 机器学习.损失函数(
    名称='交叉熵',  # 可选；对象在代码和设计稿里的唯一名称，后续查找、更新、...
)
打印(结果)

可直接放进 .cs / .中py 文件运行。转换器会把中文代码交给真实 Python 解释器。

Parameters

1 个参数

参数类型 / 传入方式说明

名称可选 · 默认 '交叉熵'

未声明位置参数或字段名=值

对象在代码和设计稿里的唯一名称，后续查找、更新、删除都靠它。

常见错误：类型不匹配会报 TypeError;按字段类型列传值,首次使用建议先打印(结果) 确认结构

Playbook

# 完整案例：按字段调用 损失函数
设 结果 = 机器学习.损失函数(
    名称='交叉熵',  # 可选；对象在代码和设计稿里的唯一名称，后续查找、更新、...
)
打印(结果)

# 进阶组合:损失函数 配合 机器学习 业务流使用
设 模型 = 机器学习.训练线性回归([[1], [2], [3]], [2, 4, 6])
设 结果 = 机器学习.损失函数(
    名称='交叉熵',  # 可选
)
设 结果 = 机器学习.预测(模型, [[4]])
打印(结果)

# 错误排查:类型不匹配
# 错误:传错类型
# 设 结果 = 机器学习.损失函数(名称=None)  # TypeError
# 修复:按字段类型 未声明 传值
设 结果 = 机器学习.损失函数(名称='交叉熵')
打印(结果)