TweedieLoss Klasse

Definition

Namespace:

Microsoft.ML.Trainers

Assembly:

Microsoft.ML.Data.dll

Paket:

Microsoft.ML v3.0.1

Tweedie-Verlust, basierend auf der Protokollwahrscheinlichkeit der Tweedie-Verteilung. Diese Verlustfunktion wird in der Tweedie-Regression verwendet.

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

Vererbung

Object

TweedieLoss

Implementiert

ILossFunction<Single,Single> IRegressionLoss IScalarLoss

Hinweise

Die Tweedie Loss-Funktion ist definiert wie folgt:

$ 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} $

wobei $\hat{y}$ der vorhergesagte Wert ist, $y$ die true-Bezeichnung, $\Gamma$ die Gammafunktion und $i$ der Indexparameter für die Tweedie-Verteilung im Bereich [1, 2]. $i$ ist standardmäßig auf 1,5 festgelegt. $i = 1$ ist Poisson-Verlust, $i = 2$ ist Gammaverlust, und Zwischenwerte sind zusammengesetzt Poisson-Gamma Verlust.

Konstruktoren

TweedieLoss(Double)

Konstruktor für Tweedie-Verlust.

Methoden

Derivative(Single, Single)	Tweedie-Verlust, basierend auf der Protokollwahrscheinlichkeit der Tweedie-Verteilung. Diese Verlustfunktion wird in der Tweedie-Regression verwendet.
Loss(Single, Single)	Tweedie-Verlust, basierend auf der Protokollwahrscheinlichkeit der Tweedie-Verteilung. Diese Verlustfunktion wird in der Tweedie-Regression verwendet.