TweedieLoss 클래스

정의

네임스페이스:

Microsoft.ML.Trainers

어셈블리:

Microsoft.ML.Data.dll

패키지:

Microsoft.ML v3.0.1

트위디 배포의 로그 가능성에 따라 트위디 손실. 이 손실 함수는 트위디 회귀에 사용됩니다.

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

상속

Object

TweedieLoss

구현

ILossFunction<Single,Single> IRegressionLoss IScalarLoss

설명

트위디 손실 함수는 다음과 같이 정의됩니다.

$ 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} $

여기서 $\hat{y}$은 예측 값이고, $y$은 true 레이블이고 $\Gamma$는 감마 함수이고, $i$은 [1, 2] 범위의 트위디 분포에 대한 인덱스 매개 변수입니다. $i$은 기본적으로 1.5로 설정됩니다. $i = 1$는 포아송 손실이고, $i = 2$는 감마 손실이고 중간 값은 복합 Poisson-Gamma 손실입니다.

생성자

TweedieLoss(Double)

트위디 손실에 대한 생성자입니다.

메서드

Derivative(Single, Single)	트위디 배포의 로그 가능성에 따라 트위디 손실. 이 손실 함수는 트위디 회귀에 사용됩니다.
Loss(Single, Single)	트위디 배포의 로그 가능성에 따라 트위디 손실. 이 손실 함수는 트위디 회귀에 사용됩니다.