TweedieLoss Třída
Definice
Důležité
Některé informace platí pro předběžně vydaný produkt, který se může zásadně změnit, než ho výrobce nebo autor vydá. Microsoft neposkytuje žádné záruky, výslovné ani předpokládané, týkající se zde uváděných informací.
Ztráta tweedie na základě pravděpodobnosti rozdělení tweedie v protokolu. Tato funkce ztráty se používá v regresi Tweedie.
public sealed class TweedieLoss : Microsoft.ML.Trainers.ILossFunction<float,float>, Microsoft.ML.Trainers.IRegressionLoss
type TweedieLoss = class
interface IRegressionLoss
interface IScalarLoss
interface ILossFunction<single, single>
Public NotInheritable Class TweedieLoss
Implements ILossFunction(Of Single, Single), IRegressionLoss
- Dědičnost
-
TweedieLoss
- Implementuje
Poznámky
Funkce Tweedie Loss je definována takto:
$ L(\hat{y}, y, i) = \begin{cases} \hat{y} - y ln(\hat{y}) + ln(\Gamma(y)) & \text{if } i = 1 \\\\ \hat{y} + \frac{y}{\hat{y}} - \sqrt{y} & \text{if } i = 2 \\\\ \frac{(\hat{y})^{2 - i}}{2 - i} - y \frac{(\hat{y})^{1 - i}}{1 - i} - (\frac{y^{2 - i}}{2 - i} - y\frac{y^{1 - i}}{1 - i}) & \text{otherwise} \end{cases} $
kde $\hat{y}$ je predikovaná hodnota, $y$ je popisek true, $\Gamma$ je gamma funkce a $i$ je parametr indexu pro rozdělení Tweedie v rozsahu [1, 2]. $i$ je ve výchozím nastavení nastavená na 1,5. $i = 1$ je Poissonova ztráta, $i = 2$ je gama ztráta a mezilehlé hodnoty jsou složené Poisson-Gamma ztráty.
Konstruktory
TweedieLoss(Double) |
Konstruktor pro ztrátu Tweedie. |
Metody
Derivative(Single, Single) |
Ztráta tweedie na základě pravděpodobnosti rozdělení tweedie v protokolu. Tato funkce ztráty se používá v regresi Tweedie. |
Loss(Single, Single) |
Ztráta tweedie na základě pravděpodobnosti rozdělení tweedie v protokolu. Tato funkce ztráty se používá v regresi Tweedie. |