TweedieLoss クラス

定義

名前空間:

Microsoft.ML.Trainers

アセンブリ:

Microsoft.ML.Data.dll

パッケージ:

Microsoft.ML v3.0.1

ツイーディー分布の対数尤度に基づくツイーディー損失。 この損失関数は、Tweedie 回帰で使用されます。

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

継承

Object

TweedieLoss

実装

ILossFunction<Single,Single> IRegressionLoss IScalarLoss

注釈

Tweedie Loss 関数は次のように定義されています。

$ 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{1)y})^{2 - i}}{2 - i} - y \frac{(\hat{y})^{1 - i}}{1 - i}- (\frac{y^{2 - i}}{2 - i} - y\frac{y^{1 - i}}}) & \text{それ以外の場合} \{ケース$

ここで、$\hat{y}$ は予測値、$y$ は true ラベル、$\Gamma$ は Gamma 関数、$i$ は Tweedie 分布のインデックス パラメーターです (範囲は [1, 2])。 $i$ は既定で 1.5 に設定されています。 $i = 1$ はポアソン損失、$i = 2$ はガンマ損失、中間値は複合 Poisson-Gamma 損失です。

コンストラクター

TweedieLoss(Double)

Tweedie 損失のコンストラクター。

メソッド

Derivative(Single, Single)	ツイーディー分布の対数尤度に基づくツイーディー損失。 この損失関数は、Tweedie 回帰で使用されます。
Loss(Single, Single)	ツイーディー分布の対数尤度に基づくツイーディー損失。 この損失関数は、Tweedie 回帰で使用されます。