什么是L2误差

什么是L2误差

L2误差，也称为均方误差（Mean Square Error, MSE），是机器学习和统计学中常用的损失函数之一。它通过计算预测值与实际值之间的平方差的平均值来衡量模型的预测性能。

具体来说，L2误差的计算公式为：

这个公式表示的是所有样本的误差平方和的平均值。

L2误差的优点在于其连续光滑，方便求导，且在大多数情况下能够提供较为稳定的解。然而，它的缺点是对于较大的偏差分配更高的惩罚，这可能会导致模型对某些样本过于敏感。

L2误差在回归任务中尤为常见，因为它假设模型输出与真实值的误差服从高斯分布，从而最小化均方差损失函数与极大似然估计本质一致。此外，L2误差还常用于正则化技术中，如Ridge Regression，以防止模型过拟合。

总结而言，L2误差是一种重要的损失函数，广泛应用于机器学习和深度学习领域，用于评估和优化模型的预测性能。