Flashcard FC539818
Por que não usar erro quadrático médio na regressão logística?
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CEBRASPE (CESPE) · 2025
Por que não usar erro quadrático médio na regressão logística?
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Resposta
O erro quadrático médio com função sigmoid é, em geral, não convexo em θ, tende a gerar gradientes pequenos em regiões de saturação e não garante convergência quase-quadrática dos métodos de gradiente..• MSE: a função custo com sigmoid é, em geral, não convexo em θ e gera gradientes pequenos em regiões de saturação, tornando o aprendizado menos estável.
• Entropia cruzada: para regressão logística a entropia cruzada (log-loss) é convexa em θ e evita comportamento de saturação dos gradientes.
• Convergência dos algoritmos: métodos de primeira ordem apresentam convergência tipicamente linear, enquanto convergência quase-quadrática ou quadrática é característica de métodos de segunda ordem e ocorre localmente sob condições fortes.
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