ホーム / 機械学習の概要 / モデルの選択・評価 / 誤差関数164誤差関数機械学習の概要モデルの選択・評価誤差関数とは、モデルの予測と正解とのずれを数値化する関数のことで、損失関数とも呼ばれます。回帰では二乗誤差、分類では交差エントロピーといった関数が代表的です。学習は、この誤差関数の値を小さくする方向にパラメータを更新する作業です。どんな誤差関数を選ぶかで、モデルが何を重視して学ぶかが決まる、極めて重要な要素です。