机器学习基础-监督学习-目标函数之感知器损失（Perceptron Loss）

感知器损失（Perceptron Loss）是一种用于二分类问题的目标函数，基于感知器算法（Perceptron Algorithm）。感知器算法是一种简单的线性分类算法，其目标是找到一个线性超平面，将正负样本正确地分开。

感知器损失函数定义如下：

其中，y 表示真实标签（正样本为+1，负样本为-1），$\hat{y}$ 表示模型对样本的预测值。

感知器损失函数可以用来训练一个二分类的感知器模型，具体的优化算法可以使用随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）来更新模型参数。

以下是使用 Python 实现感知器损失的示例代码：

import numpy as np
def perceptron_loss(y_true, y_pred):
    N = len(y_true)
    losses = np.maximum(0, -y_true * y_pred)
    loss = np.sum(losses) / N
    return loss
import numpy as np



def perceptron_loss(y_true, y_pred):
    N = len(y_true)
    losses = np.maximum(0, -y_true * y_pred)
    loss = np.sum(losses) / N
    return loss
import numpy as np



def perceptron_loss(y_true, y_pred):
    N = len(y_true)
    losses = np.maximum(0, -y_true * y_pred)
    loss = np.sum(losses) / N
    return loss

在这个示例中，y_true 是一个包含真实标签的 NumPy 数组，y_pred 是一个包含模型对样本的预测值的 NumPy 数组。函数使用了 NumPy 的向量化操作，计算每个样本的感知器损失，并返回平均损失。

需要注意的是，感知器损失是一个非连续的、不可导的函数。因此，在实践中，感知器算法一般使用梯度下降等优化算法的变体来逼近最小化感知器损失的目标。在每一步迭代中，根据当前样本的特征向量和真实标签来更新模型参数，以使损失函数减小。

如果预测值与真实标签之间的乘积小于零，即两者异号，说明预测错误，损失为正。如果两者同号，即预测正确，损失为零。因此，感知器损失函数的目标是最小化预测错误的样本。

以下是使用 Python 实现感知器算法的示例代码：

import numpy as np
class Perceptron:
    def __init__(self, learning_rate=0.1, max_epochs=100):
        self.learning_rate = learning_rate
        self.max_epochs = max_epochs
        self.weights = None
        self.bias = None
    def train(self, X, y):
        num_samples, num_features = X.shape
        self.weights = np.zeros(num_features)
        self.bias = 0
        for epoch in range(self.max_epochs):
            errors = 0
            for i in range(num_samples):
                x = X[i]
                y_true = y[i]
                y_pred = self.predict(x)
                if y_true * y_pred <= 0:
                    self.weights += self.learning_rate * y_true * x
                    self.bias += self.learning_rate * y_true
                    errors += 1
            if errors == 0:
                break
    def predict(self, x):
        linear_output = np.dot(self.weights, x) + self.bias
        return np.sign(linear_output)
# 使用示例
X = np.array([[2, 3], [1, 2], [4, 5], [6, 1]])
y = np.array([1, 1, -1, -1])
perceptron = Perceptron()
perceptron.train(X, y)
test_samples = np.array([[3, 4], [5, 2]])
for sample in test_samples:
    prediction = perceptron.predict(sample)
    print("Sample:", sample)
    print("Prediction:", prediction)
import numpy as np



class Perceptron:
    def __init__(self, learning_rate=0.1, max_epochs=100):
        self.learning_rate = learning_rate
        self.max_epochs = max_epochs
        self.weights = None
        self.bias = None

    def train(self, X, y):
        num_samples, num_features = X.shape
        self.weights = np.zeros(num_features)
        self.bias = 0

        for epoch in range(self.max_epochs):
            errors = 0
            for i in range(num_samples):
                x = X[i]
                y_true = y[i]
                y_pred = self.predict(x)

                if y_true * y_pred <= 0:
                    self.weights += self.learning_rate * y_true * x
                    self.bias += self.learning_rate * y_true
                    errors += 1

            if errors == 0:
                break

    def predict(self, x):
        linear_output = np.dot(self.weights, x) + self.bias
        return np.sign(linear_output)

# 使用示例
X = np.array([[2, 3], [1, 2], [4, 5], [6, 1]])
y = np.array([1, 1, -1, -1])

perceptron = Perceptron()
perceptron.train(X, y)

test_samples = np.array([[3, 4], [5, 2]])
for sample in test_samples:
    prediction = perceptron.predict(sample)
    print("Sample:", sample)
    print("Prediction:", prediction)
import numpy as np



class Perceptron:
    def __init__(self, learning_rate=0.1, max_epochs=100):
        self.learning_rate = learning_rate
        self.max_epochs = max_epochs
        self.weights = None
        self.bias = None

    def train(self, X, y):
        num_samples, num_features = X.shape
        self.weights = np.zeros(num_features)
        self.bias = 0

        for epoch in range(self.max_epochs):
            errors = 0
            for i in range(num_samples):
                x = X[i]
                y_true = y[i]
                y_pred = self.predict(x)

                if y_true * y_pred <= 0:
                    self.weights += self.learning_rate * y_true * x
                    self.bias += self.learning_rate * y_true
                    errors += 1

            if errors == 0:
                break

    def predict(self, x):
        linear_output = np.dot(self.weights, x) + self.bias
        return np.sign(linear_output)

# 使用示例
X = np.array([[2, 3], [1, 2], [4, 5], [6, 1]])
y = np.array([1, 1, -1, -1])

perceptron = Perceptron()
perceptron.train(X, y)

test_samples = np.array([[3, 4], [5, 2]])
for sample in test_samples:
    prediction = perceptron.predict(sample)
    print("Sample:", sample)
    print("Prediction:", prediction)

在示例中，首先定义了一个 Perceptron 类，包含了训练和预测的方法。然后，使用示例数据训练感知器模型的训练过程。训练过程中，通过迭代数据集中的样本，根据预测结果和真实标签来更新模型的权重和偏置。

训练过程中的关键部分是 train 方法。在每个训练迭代中，遍历数据集中的样本，计算预测值 y_pred，如果 y_true * y_pred <= 0，说明预测错误，更新权重和偏置。权重的更新使用梯度下降的思想，按照梯度的方向进行调整，乘以学习率 learning_rate 来控制更新的步长。

最后，通过 predict 方法对新样本进行预测，计算线性输出值 linear_output，并通过 np.sign()函数将其转化为预测结果（+1 或-1）。

以上是感知器算法的简单示例代码，用于说明感知器损失函数的应用。需要注意的是，感知器算法适用于线性可分的二分类问题，对于非线性可分的问题可能无法收敛或达到较好的性能。在实际应用中，更复杂的分类算法和目标函数通常被使用。