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
Pineライブラリ
TradingViewの精神に則り、作者はこのPineコードをオープンソースライブラリとして公開してくれました。コミュニティの他のPineプログラマーが再利用できるようにという配慮です。作者に拍手を！このライブラリは個人利用や他のオープンソースの公開コンテンツで使用できますが、公開物でのコードの再利用はハウスルールに準じる必要があります。
免責事項
この情報および投稿は、TradingViewが提供または推奨する金融、投資、トレード、その他のアドバイスや推奨を意図するものではなく、それらを構成するものでもありません。詳細は利用規約をご覧ください。
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