损失函数赋常数加权的分位数回归代码
时间: 2023-10-02 17:08:46 浏览: 75
分位数回归matlab代码
下面是使用Python实现的分位数回归损失函数赋常数加权的代码:
```python
import numpy as np
def quantile_loss(y_true, y_pred, q):
"""
y_true: 实际值
y_pred: 预测值
q: 分位数
"""
err = y_true - y_pred
return np.max([q*err, (q-1)*err], axis=0)
def quantile_loss_weighted(y_true, y_pred, q, c):
"""
y_true: 实际值
y_pred: 预测值
q: 分位数
c: 常数权重
"""
loss = quantile_loss(y_true, y_pred, q)
return np.mean(c * loss)
# 示例
y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([0.5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5])
q = 0.5
c = [1, 1, 2, 2, 3]
print("未加权损失函数值:", quantile_loss(y_true, y_pred, q))
print("加权损失函数值:", quantile_loss_weighted(y_true, y_pred, q, c))
```
其中,`quantile_loss()`函数计算了分位数回归的损失函数,`quantile_loss_weighted()`函数在此基础上加上了常数权重,计算加权损失函数。具体而言,对于每一个样本,将其损失函数乘以对应的常数权重,然后对所有样本的加权损失函数求平均即可。
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