TweedieLoss Classe

Definizione

Spazio dei nomi:

Microsoft.ML.Trainers

Assembly:

Microsoft.ML.Data.dll

Pacchetto:

Microsoft.ML v3.0.1

Perdita tweedie, in base alla probabilità di log della distribuzione Tweedie. Questa funzione di perdita viene usata nella regressione 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

Ereditarietà

Object

TweedieLoss

Implementazioni

ILossFunction<Single,Single> IRegressionLoss IScalarLoss

Commenti

La funzione Tweedie Loss è definita come:

$ L(\hat{y}, y, i) = \begin{case} \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{altrimenti} \end{case} $

dove $\hat{y}$ è il valore stimato, $y$ è l'etichetta true, $\Gamma$ è la funzione Gamma e $i$ è il parametro di indice per la distribuzione Tweedie, nell'intervallo [1, 2]. $i$ è impostato su 1,5 per impostazione predefinita. $i = 1$ è la perdita di Poisson, $i = 2$ è la perdita gamma e i valori intermedi sono composti Poisson-Gamma perdita.

Costruttori

TweedieLoss(Double)

Costruttore per la perdita tweedie.

Metodi

Derivative(Single, Single)	Perdita tweedie, in base alla probabilità di log della distribuzione Tweedie. Questa funzione di perdita viene usata nella regressione Tweedie.
Loss(Single, Single)	Perdita tweedie, in base alla probabilità di log della distribuzione Tweedie. Questa funzione di perdita viene usata nella regressione Tweedie.