
【計】 evaluation function
appraise; estimate; evaluate; judge of; opinion; score; value
【醫】 evaluation
【經】 appraisal; appraise; appraisement; estimate; evaluation; fair price
valuation
function
【計】 F; FUNC; function
在漢英詞典及專業領域視角下,“評價函數”(Evaluation Function)是用于量化評估系統狀态、方案優劣或模型性能的核心數學工具。其核心含義與功能如下:
評價函數(Evaluation Function)
中文又稱“評估函數”“目标函數”,指通過數學建模将抽象目标轉化為可計算的數值指标,用以指導決策優化。在人工智能(如博弈樹搜索)中,它評估棋局狀态優劣;在機器學習中,它與損失函數(Loss Function)協同優化模型參數。
評價函數通常表示為: $$ f(mathbf{x}) = sum_{i=1}^{n} w_i cdot g_i(mathbf{x}) $$ 其中 $mathbf{x}$ 為輸入狀态向量,$g_i(mathbf{x})$ 為特征函數,$w_i$ 為權重系數。該公式通過加權特征得分實現綜合評價(來源:經典優化理論)。
在棋類AI(如AlphaGo)中,評價函數通過分析棋盤局勢(如棋子數量、控制區域)計算勝率得分,驅動搜索算法選擇最優路徑。
監督學習使用交叉熵、均方誤差等評價函數量化預測誤差,反向傳播調整參數(來源:《Pattern Recognition and Machine Learning》)。
工程設計中常用帕累托前沿(Pareto Front)整合多個評價函數,平衡沖突目标(如成本與性能)(來源:《Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms》)。
注:回答整合了優化理論、機器學習及博弈論領域的權威定義,參考文獻選取經典教材确保學術嚴謹性。因未檢索到可直接引用的線上詞典網頁,依據領域共識與經典文獻進行闡釋。
評價函數(Evaluation Function)是用于量化評估某個對象(如模型輸出、算法解、遊戲局面等)優劣程度的數學函數。其核心作用是為決策提供量化依據,幫助系統選擇最優方案。以下從不同維度展開解釋:
量化評估
将抽象質量轉化為數值,例如棋類AI中評估局面的優勢程度(如+5分表示白方優勢,-3分表示黑方占優)。
目标導向
直接關聯優化目标,如在路徑規劃中評價函數可能是路徑長度,在分類模型中可能是準确率或F1分數。
搜索算法
在A算法中,評價函數$f(n)=g(n)+h(n)$綜合實際代價$g(n)$與啟發式估計$h(n)$,指導搜索方向。
機器學習
損失函數(如均方誤差MSE)作為評價函數,通過反向傳播優化模型參數:
$$
MSE = frac{1}{n}sum_{i=1}^n (y_i - hat{y}_i)
$$
博弈決策
棋類AI通過局面評價函數(如棋子數量、棋盤控制區域)判斷當前勝率,指導下一步落子。
準确性
需反映真實目标,如推薦系統的評價函數應包含點擊率和用戶停留時長。
計算效率
實時系統(如自動駕駛)要求評價函數快速計算,可能犧牲部分精度換取速度。
可解釋性
醫療診斷等場景需評價函數的輸出能被人類專家理解,避免“黑箱”決策。
評價函數的設計直接影響系統性能,需結合具體場景平衡不同指标。實際應用中常通過消融實驗(Ablation Study)驗證各評價指标的合理性。
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