TweedieLoss Sınıf

Tanım

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

Devralma

Object

TweedieLoss

Uygulamalar

ILossFunction<Single,Single> IRegressionLoss IScalarLoss

Açıklamalar

Tweedie Loss işlevi şöyle tanımlanır:

$ 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} $

burada $\hat{y}$ tahmin edilen değer, $y$ gerçek etiket, $\Gamma$ Gama işlevi ve $i$ ise [1, 2] aralığındaki Tweedie dağılımının dizin parametresidir. $i$ varsayılan olarak 1,5 olarak ayarlanır. $i = 1$ Poisson kaybıdır, $i = 2$ gama kaybıdır ve ara değerler bileşik Poisson-Gamma kaybıdır.

Oluşturucular

Yöntemler

Şunlara uygulanır