分位数损失函数python代码

分位数损失函数的Python代码可以参考以下实现：

import keras.backend as K

def quantile_loss(q, y, y_p):
    e = y - y_p
    return K.mean(K.maximum(q * e, (q - 1) * e))

这段代码定义了一个名为`quantile_loss`的函数，它接受三个参数：`q`表示分位数的值，`y`表示真实值，`y_p`表示预测值。函数内部计算了误差`e`，然后使用Keras的`K.maximum`函数计算了分位数损失函数的值，并使用`K.mean`计算了平均损失。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [深度学习（17）机器学习常用的损失函数](https://blog.csdn.net/weixin_42535423/article/details/121557269)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [分位数回归损失函数代码实现解析](https://blog.csdn.net/Jimmysaid/article/details/128048656)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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