Huber損失 From Wikipedia, the free encyclopedia y − f ( x ) {\displaystyle y-f(x)} のHuber損失(緑, δ = 1 {\displaystyle \delta =1} )と二乗誤差損失(青) Huber損失（英: Huber loss）とは、統計学において、ロバスト回帰で使われる損失関数の一つ。二乗誤差損失よりも外れ値に敏感ではない。1964年に Peter J. Huber が発表した[1]。 Huber損失関数の定義は以下の通り[1]。 L δ ( a ) = { 1 2 a 2 for | a | ≤ δ , δ ( | a | − 1 2 δ ) , otherwise. {\displaystyle L_{\delta }(a)={\begin{cases}{\frac {1}{2}}{a^{2}}&{\text{for }}|a|\leq \delta ,\\\delta (|a|-{\frac {1}{2}}\delta ),&{\text{otherwise.}}\end{cases}}} 参照 1 2 Huber, Peter J. (1964). “Robust Estimation of a Location Parameter”. Annals of Statistics 53 (1): 73–101. doi:10.1214/aoms/1177703732. JSTOR 2238020. この項目は、統計学に関連した書きかけの項目です。この項目を加筆・訂正などしてくださる協力者を求めています（プロジェクト:数学／Portal:数学）。表示編集 Related Articles~TimelinesTop QsFact Checks
