TweedieLoss Clase

Definición

Espacio de nombres:

Microsoft.ML.Trainers

Ensamblado:

Microsoft.ML.Data.dll

Paquete:

Microsoft.ML v3.0.1

Pérdida de Tweedie, basada en la probabilidad de registro de la distribución de Tweedie. Esta función de pérdida se usa en la regresión de 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

Herencia

Object

TweedieLoss

Implementaciones

ILossFunction<Single,Single> IRegressionLoss IScalarLoss

Comentarios

La función Tweedie Loss se define como:

$ 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{de lo contrario} \end{cases} $

donde $\hat{y}$ es el valor predicho, $y$ es la etiqueta verdadera, $\Gamma$ es la función Gamma y $i$ es el parámetro de índice para la distribución de Tweedie, en el intervalo [1, 2]. $i$ se establece en 1,5 de forma predeterminada. $i = 1$ es pérdida de Poisson, $i = 2$ es pérdida gamma y los valores intermedios son compuestos Poisson-Gamma pérdida.

Constructores

TweedieLoss(Double)

Constructor para pérdida de Tweedie.

Métodos

Derivative(Single, Single)	Pérdida de Tweedie, basada en la probabilidad de registro de la distribución de Tweedie. Esta función de pérdida se usa en la regresión de Tweedie.
Loss(Single, Single)	Pérdida de Tweedie, basada en la probabilidad de registro de la distribución de Tweedie. Esta función de pérdida se usa en la regresión de Tweedie.