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
Bibliothèque Pine
Dans l'esprit TradingView, l'auteur a publié ce code Pine sous forme de bibliothèque open source afin que d'autres programmeurs Pine de notre communauté puissent le réutiliser. Bravo à l'auteur! Vous pouvez utiliser cette bibliothèque à titre privé ou dans d'autres publications open source, mais la réutilisation de ce code dans des publications est régie par nos Règles.
Clause de non-responsabilité
Les informations et publications ne sont pas destinées à être, et ne constituent pas, des conseils ou recommandations financiers, d'investissement, de trading ou autres fournis ou approuvés par TradingView. Pour en savoir plus, consultez les Conditions d'utilisation.
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