def competition_log_loss(y_true, y_pred): N_0 = np.sum(1 - y_true) N_1 = np.sum(y_true) p_1 = np.clip(y_pred, 1e-15, 1 - 1e-15) p_0 = 1 - p_1 log_loss_0 = -np.sum((1 - y_true) * np.log(p_0)) / N_0 log_loss_1 = -np.sum(y_true * np.log(p_1)) / N_1 return (log_loss_0 + log_loss_1)/2 def balanced_log_loss(y_true, y_pred): N_0 = np.sum(1 - y_true) N_1 = np.sum(y_true) p_1 = np.clip(y_pred, 1e-15, 1 - 1e-15) p_0 = 1 - p_1 log_loss_0 = -np.sum((1 - y_true) * np.log(p_0)) log_loss_1 = -np.sum(y_true * np.log(p_1)) w_0 = 1 / N_0 w_1 = 1 / N_1 balanced_log_loss = 2*(w_0 * log_loss_0 + w_1 * log_loss_1) / (w_0 + w_1) return balanced_log_loss/(N_0+N_1)
时间: 2024-04-08 19:32:19 浏览: 16
这段代码定义了两个函数:`competition_log_loss`和`balanced_log_loss`。这些函数计算了不同的损失函数,用于评估分类模型的性能。
`competition_log_loss`函数计算了比赛中常用的对数损失(log loss)指标。它首先计算了目标变量中正类和负类的样本数量,然后通过对预测概率进行裁剪(使用`np.clip`函数)来避免概率为0或1的情况。接下来,根据真实值和预测概率计算了两个类别的对数损失,并将两个损失值求平均。
`balanced_log_loss`函数计算了平衡后的对数损失指标。除了计算类别的样本数量和预测概率之外,它还引入了样本权重(`w_0`和`w_1`),以平衡两个类别的损失。最后,将平衡后的损失值除以样本总数,得到平衡后的对数损失。
这些函数可以作为评估分类模型性能的指标,具体使用取决于您的需求和数据集特点。
如果您有关于这些函数的疑问或其他问题,请告诉我。
相关问题
def median_absolute_percentage_error(y_true,y_pred):
该函数计算真实值和预测值之间的中位绝对百分比误差(Median Absolute Percentage Error,简称MAPE)。
以下是该函数的Python代码实现:
```
import numpy as np
def median_absolute_percentage_error(y_true, y_pred):
"""
Computes median absolute percentage error between two arrays.
"""
y_true = np.array(y_true)
y_pred = np.array(y_pred)
return np.median(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) * 100
```
该函数首先将真实值和预测值转换为numpy数组,然后计算它们之间的绝对误差,并将其除以真实值。最后,它返回绝对误差的中位数乘以100,即中位绝对百分比误差。
loss = (y_pred-y).pow(2).sum()
这是一个计算均方误差的公式。其中,y_pred表示模型预测的结果,y表示实际的标签值。将两者相减后进行平方运算,并求和,得到最终的loss值。若要对模型进行优化,通常会使用梯度下降等方法,使得loss值最小化。