LossMetric
Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji
Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.
Znane podklasy pośrednie BinarnyCrossentropia <T rozszerza TNumber >, KategorycznyCrossentropia <T rozszerza TNumber >, KategorycznyHinge <T rozszerza TNumber >, CosinusSimilarity <T rozszerza TNumber >, Zawias <T rozszerza TNumber >, KLDrozbieżność <T rozszerza TNumber >, LogCoshError <T rozszerza TNumber >, MeanAbsoluteE błąd <T rozszerza tnumber >, menabsolutePercentageerror <t rozszerza tnumber >, menedquarederror <t rozszerza tnumber >, MeanquaredLogarytmiCerror <T rozciąga tnumber >, Poisson <t rozszerza tnumber >, Sparsecatecicalcrossentropy <T rozciąga tnumber >, squaredhinge <tnumber> | BinarnyCrossentropy <T rozszerza TNumber > | Metryka, która oblicza binarną stratę entropii krzyżowej między prawdziwymi i przewidywanymi etykietami. | | KategoryczneCrossentropia <T rozszerza TNumber > | Metryka, która oblicza kategoryczną stratę entropii krzyżowej między prawdziwymi i przewidywanymi etykietami. | | KategoriaZawias <T rozszerza TNumber > | Metryka, która oblicza metrykę jakościowej utraty zawiasów między etykietami i prognozami. | | Cosinuspodobieństwo <T rozszerza TNumber > | Metryka obliczająca metrykę podobieństwa cosinus między etykietami i przewidywaniami. | | Zawias <T rozszerza TNumer > | Metryka, która oblicza metrykę utraty zawiasów między etykietami i przewidywaniami. | | KLDrozbieżność <T rozszerza TNumer > | Metryka obliczająca metrykę utraty dywergencji Kullbacka-Leiblera między etykietami i prognozami. | | LogCoshError <T rozszerza numer T > | Metryka obliczająca logarytm cosinusa hiperbolicznego metryki błędu przewidywania między etykietami i przewidywaniami. | | MeanAbsoluteError <T rozszerza numer T > | Metryka obliczająca średnią bezwzględnej różnicy między etykietami i przewidywaniami. | | MeanAbsolutePercentageError <T rozszerza TNumber > | Metryka obliczająca średnią bezwzględnej różnicy między etykietami i przewidywaniami. | | MeanSquaredError <T rozszerza TNumber > | Metryka obliczająca średnią bezwzględnej różnicy między etykietami i przewidywaniami. | | MeanSquaredLogarithmicError <T rozszerza TNumber > | Metryka obliczająca średnią bezwzględnej różnicy między etykietami i przewidywaniami. | | Poissona <T rozszerza numer T > | Metryka obliczająca metrykę strat Poissona między etykietami i prognozami. | | RzadkiKategorycznyCrossentropia <T rozszerza TNumber > | Metryka obliczająca rzadką kategoryczną stratę entropii krzyżowej między etykietami rzeczywistymi i etykietami przewidywanymi. | | Kwadratowy zawias <T rozszerza TNumer > | Metryka obliczająca kwadratową metrykę strat zawiasów między etykietami i prognozami. |
|
Interfejs dla metryk obejmujących funkcje straty.
Metody publiczne
publiczne wywołanie abstrakcyjnego argumentu <T> ( Operand <? rozszerza TNumber > etykiety, Operand <? rozszerza TNumber > przewidywania)
Oblicza ważoną stratę między labels i predictions
Parametry
| etykiety | wartości prawdy lub etykiety |
|---|
| prognozy | przewidywania |
|---|
O ile nie stwierdzono inaczej, treść tej strony jest objęta licencją Creative Commons – uznanie autorstwa 4.0, a fragmenty kodu są dostępne na licencji Apache 2.0. Szczegółowe informacje na ten temat zawierają zasady dotyczące witryny Google Developers. Java jest zastrzeżonym znakiem towarowym firmy Oracle i jej podmiotów stowarzyszonych.
Ostatnia aktualizacja: 2025-07-26 UTC.
[[["Łatwo zrozumieć","easyToUnderstand","thumb-up"],["Rozwiązało to mój problem","solvedMyProblem","thumb-up"],["Inne","otherUp","thumb-up"]],[["Brak potrzebnych mi informacji","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Zbyt skomplikowane / zbyt wiele czynności do wykonania","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Nieaktualne treści","outOfDate","thumb-down"],["Problem z tłumaczeniem","translationIssue","thumb-down"],["Problem z przykładami/kodem","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Inne","otherDown","thumb-down"]],["Ostatnia aktualizacja: 2025-07-26 UTC."],[],[]]
