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)

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 r_squared(self, y_true, y_pred): ss_res = np.sum((y_true - y_pred) ** 2) ss_tot = np.sum((y_true - np.mean(y_true)) ** 2) print(1 - (ss_res / ss_tot)) return 1 - (ss_res / ss_tot) 详细解释一下，并告诉我评价标准

这是一个计算R平方值的函数，用于评估一个回归模型的好坏程度。该函数的输入包括：

- y_true：形状为(n_samples,)的目标向量，其中n_samples是样本数。
- y_pred：形状为(n_samples,)的预测结果向量，其中n_samples是样本数。

该函数的输出是一个R平方值，它是一个介于0和1之间的数值，数值越大表示模型的拟合效果越好，最大值为1。具体地，R平方值表示模型所解释的响应变量方差的比例。如果R平方值接近1，则表示模型能够解释目标变量中大部分的方差，说明拟合效果很好；如果R平方值接近0，则表示模型未能解释目标变量中大部分的方差，说明拟合效果很差。

该函数的实现逻辑是，首先计算残差平方和（SS_res）和总平方和（SS_tot），然后用1减去它们的比值，从而得到R平方值。其中，残差平方和表示模型预测值与目标变量之间的误差平方和，而总平方和表示目标变量离其平均值的偏差平方和。

需要注意的是，R平方值只适用于线性回归模型或其他类似线性模型，并且适用于连续型目标变量。对于其他类型的模型或目标变量，可能需要使用其他的评估指标。

解决以下报错：--------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[40], line 387 380 save_intoCSV(Results, './Results_MSE.csv') 386 if __name__ == '__main__': --> 387 main() Cell In[40], line 334, in main() 331 test_MSE = test_total_MSE / (test_count * 1.0) 333 print("Evaluating...") --> 334 evaluate_forecast(y_true,y_pred) 336 # Update results or break? 337 if (test_MSE < test_best_MSE): Cell In[40], line 35, in evaluate_forecast(y_true, y_pred) 31 def evaluate_forecast(y_true, y_pred): 32 #rmse = mean_squared_error(y_true, y_pred, squared=False) 33 #mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred) 34 #mape = np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) * 100 ---> 35 rse=np.sqrt(np.sum(np.square(y_true - y_pred))) / np.sqrt(np.sum(np.square(y_true - np.mean(y_true)))) 36 rae=np.sum(np.abs(y_true - y_pred)) / np.sum(np.abs(y_true - np.mean(y_true))) 37 # 将输入数据转换为numpy数组 TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'list' and 'list'

这个报错是因为在 evaluate_forecast 函数中，y_true 和 y_pred 是列表类型，而 np.square 和 np.sum 函数只能作用于 numpy 数组。因此，需要将 y_true 和 y_pred 转换为 numpy 数组。

可以使用以下代码将列表转换为 numpy 数组：

import numpy as np

y_true = np.array(y_true)
y_pred = np.array(y_pred)

将此代码添加到 evaluate_forecast 函数的开始部分，即可解决该报错。