0-1损失函数

0-1损失函数（0-1 loss function），理学-统计学-数理统计-非对称损失函数，若损失函数只取0和1两个值，则称为0-1损失函数。以为例，当预测错误时，损失函数值为1，预测正确时，损失函数值为0。对于二分类问题，0-1损失函数是最简单也是最容易直观理解的一种损失函数。对于二分类问题，如果预测类别与真实类别不同，则；如果预测类别与真实类别相同，则（表示损失函数）。一般地，在实际使用中，相等的条件过于严格，可适当放宽条件：0-1损失的曲线（见图），它的特点是非常直观容易理解，但是它存在两个缺点：①0-1损失对每个错分类点都施以相同的惩罚（损失为1），这样对犯错比较大的点（ys远小于0）无法进行较大的惩罚，所有犯错点都同等看待，这不符合常理，不太合适。②0-1损失不连续、非凸、不可导，难以使用梯度优化算法。因此，在实际应用中，0-1损失很少使用。