PINE LIBRARY

MLLossFunctions

1 795
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

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.