TweedieLoss Класс

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML.Trainers

Сборка:

Microsoft.ML.Data.dll

Пакет:

Microsoft.ML v3.0.1

Потери Tweedie, основанные на логарифмовой вероятности распределения Tweedie. Эта функция потерь используется в регрессии 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

Наследование

Object

TweedieLoss

Реализации

ILossFunction<Single,Single> IRegressionLoss IScalarLoss

Комментарии

Функция Tweedie Loss определяется следующим образом:

$ 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}}{2 - i} - y\frac{y^{1 - i}}) & \text{otherwise} \end{cases} $

где $\hat{y}$ — прогнозируемое значение, $y$ — метка true, $\Gamma$ — гамма-функция, а $i$ — параметр индекса для распределения Tweedie в диапазоне [1, 2]. $i$ по умолчанию имеет значение 1,5. $i = 1$ — это потеря Пуассона, $i = 2$ — гамма-потери, а промежуточные значения — составные Poisson-Gamma потери.

Конструкторы

TweedieLoss(Double)

Конструктор для потери Tweedie.

Методы

Derivative(Single, Single)	Потери Tweedie, основанные на логарифмовой вероятности распределения Tweedie. Эта функция потерь используется в регрессии Tweedie.
Loss(Single, Single)	Потери Tweedie, основанные на логарифмовой вероятности распределения Tweedie. Эта функция потерь используется в регрессии Tweedie.