def tilted_loss(y_true, y_pred, quantiles): y_true = backend.cast(y_true, "float32") y_pred = backend.cast(y_pred, "float32") e = y_true - y_pred # find the sum of average loss of each quantile return backend.sum(backend.mean(backend.maximum(quantiles * e, (quantiles - 1) * e), axis=0))

这个代码定义了一个名为 `tilted_loss` 的损失函数，它使用了与之前提到的 Pinball 损失函数相似的计算方法。

在这个函数中，`y_true` 和 `y_pred` 分别表示真实值和预测值。`quantiles` 是一个包含要计算的分位数的列表。

首先，使用 Keras 的后端模块将 `y_true` 和 `y_pred` 转换为 float32 类型。然后，计算 `e = y_true - y_pred`，即真实值和预测值之间的差异。

接下来，使用 Keras 后端的函数来计算每个分位数处的损失。对于每个分位数 `q`，如果 `e >= 0`，则损失为 `q * e`，否则损失为 `(q - 1) * e`。

最后，通过计算每个分位数处损失的平均值，并对所有分位数处的平均损失求和，得到最终的损失值。

请注意，这个代码片段中使用了 Keras 的后端模块（`backend`），因此需要确保已经导入了正确的后端模块（例如 TensorFlow 的 Keras 后端）。