PINE LIBRARY

MLLossFunctions

1676
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

إخلاء المسؤولية

لا يُقصد بالمعلومات والمنشورات أن تكون، أو تشكل، أي نصيحة مالية أو استثمارية أو تجارية أو أنواع أخرى من النصائح أو التوصيات المقدمة أو المعتمدة من TradingView. اقرأ المزيد في شروط الاستخدام.