分位数回归pytorch实现
时间: 2023-10-11 19:13:35 浏览: 99
DORN_pytorch:用于单目深度估计的深度序数回归网络的 PyTorch 实现
分位数回归是一种用于预测数据分布的回归方法,它可以对不同分位数的值进行预测,并且相较于传统的回归方法,它更加鲁棒,可以应对异常值的情况。
在pytorch中实现分位数回归,可以通过定义一个损失函数来实现。假设我们要预测数据的p分位数,那么我们可以定义如下的损失函数:
```python
def quantile_loss(y_pred, y_true, p):
e = y_true - y_pred
loss = torch.max((p-1)*e, p*e).mean()
return loss
```
其中,y_pred是模型预测的结果,y_true是真实的标签,p是要预测的分位数。
这个损失函数的含义是:对于预测值小于真实值的情况,我们采用(p-1)*e作为损失函数,这样可以惩罚偏小的预测值;对于预测值大于真实值的情况,我们采用p*e作为损失函数,这样可以惩罚偏大的预测值。
在训练模型时,我们可以按照如下的方式进行:
```python
model = MyModel()
criterion = lambda y_pred, y_true: quantile_loss(y_pred, y_true, p=0.5)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
for epoch in range(num_epochs):
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = criterion(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
```
这里我们假设使用了一个名为MyModel的模型,使用Adam优化器进行优化。在每个epoch中,我们遍历训练集,计算预测值和损失函数,并调用backward()函数计算梯度,最后使用优化器更新参数。
在预测时,我们可以调用模型的predict函数,例如:
```python
model = MyModel()
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
model.eval()
with torch.no_grad():
output = model.predict(data)
```
这里的data表示输入的数据,output表示模型预测的结果,可以根据需要选择不同的分位数。
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