TweedieLoss 类

定义

命名空间:

Microsoft.ML.Trainers

程序集:

Microsoft.ML.Data.dll

包:

Microsoft.ML v3.0.1

Tweedie 损失，基于 Tweedie 分布的对数概率。 此损失函数用于 Tweedie 回归。

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

继承

Object

TweedieLoss

实现

ILossFunction<Single,Single> IRegressionLoss IScalarLoss

注解

Tweedie Loss 函数定义为：

$ 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} $

其中 $\hat{y}$ 是预测值，$y$ 是真实标签，$\Gamma$ 是 Gamma 函数，$i$ 是 Tweedie 分布的索引参数，范围 [1， 2]。 默认情况下，$i$ 设置为 1.5。 $i = 1$ 是泊松损失，$i = 2$ 是伽玛损失，中间值为复合 Poisson-Gamma 损失。

构造函数

TweedieLoss(Double)

Tweedie 损失的构造函数。

方法

Derivative(Single, Single)	Tweedie 损失，基于 Tweedie 分布的对数概率。 此损失函数用于 Tweedie 回归。
Loss(Single, Single)	Tweedie 损失，基于 Tweedie 分布的对数概率。 此损失函数用于 Tweedie 回归。