Loss Func APK

В области экономических и административных Наук, решения всегда окружены факторами неопределенности. В любом решении в условиях неопределенности, первый шаг построить аналитическую схему, которая позволяет разграничить возможные экономические потери, чтобы определить, что известно как функции потерь; в решении, наилучшим вариантом всегда будет зависеть от того, каким образом взвешиваются различные типы ошибок, которые человек может совершившим; поэтому построение функции потерь является идеальным ресурсом для этой цели.
В общих чертах, можно сказать, что в функции потерь существует два основных аргумента: истинный класс и предсказывал класс; оба они могут быть представлены в виде матрицы.

Л (у, y_1)
Там, где L является функцией потерь, у является истинным класс и у1 является предсказанным классом.
Если кто-то думает, например, предприятия в области технологических инноваций и при этом бывает, что не хватает рынок новых продуктов, это неправильное решение будет иметь стоимость; Однако, если есть на самом деле рынок для нового продукта и решения предприятия не был принят - несмотря на то что были показатели о том, что это было целесообразно - тогда предприниматель поймет, что он потерял миллионы, потому что он не хотел, чтобы запустить их продукты в нужное время, в то время как конкуренция сделала.
Этот тип мышления может быть использован для взвешивания различных ошибок и направлять процесс принятия решений. Потому что это самое простое, двоичная функция потерь обычно используется для таких целей; то есть функция, которая может принимать только значения 0 и 1. Таким образом, решение может быть принято в следующих условиях: ничего не добавляется к стоимости, если правильное решение будет принято, и устройство добавляется в случае, сделав неправильное решение. Это приложение облегчает построение функций потерь для всех видов задач принятия решений.