PINE LIBRARY
MLLossFunctions
Library "MLLossFunctions"
Methods for Loss functions.
mse(expects, predicts) Mean Squared Error (MSE) " MSE = 1/N * sum((y - y')^2) ".
Parameters:
expects: float array, expected values.
predicts: float array, prediction values.
Returns: float
binary_cross_entropy(expects, predicts) Binary Cross-Entropy Loss (log).
Parameters:
expects: float array, expected values.
predicts: float array, prediction values.
Returns: float
Methods for Loss functions.
mse(expects, predicts) Mean Squared Error (MSE) " MSE = 1/N * sum((y - y')^2) ".
Parameters:
expects: float array, expected values.
predicts: float array, prediction values.
Returns: float
binary_cross_entropy(expects, predicts) Binary Cross-Entropy Loss (log).
Parameters:
expects: float array, expected values.
predicts: float array, prediction values.
Returns: float
Thư viện Pine
Theo tinh thần TradingView thực sự, tác giả đã xuất bản mã Pine này dưới dạng thư viện nguồn mở để các lập trình viên Pine khác trong cộng đồng của chúng tôi có thể sử dụng lại. Chúc mừng tác giả! Bạn có thể sử dụng thư viện này riêng tư hoặc trong các bài đăng nguồn mở khác. Tuy nhiên, bạn cần sử dụng lại mã này theo Quy tắc nội bộ.
Thông báo miễn trừ trách nhiệm
Thông tin và ấn phẩm không có nghĩa là và không cấu thành, tài chính, đầu tư, kinh doanh, hoặc các loại lời khuyên hoặc khuyến nghị khác được cung cấp hoặc xác nhận bởi TradingView. Đọc thêm trong Điều khoản sử dụng.