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
Pine Bibliothek
Ganz im Sinne von TradingView hat dieser Autor seinen/ihren Pine Code als Open-Source-Bibliothek veröffentlicht. Auf diese Weise können nun auch andere Pine-Programmierer aus unserer Community den Code verwenden. Vielen Dank an den Autor! Sie können diese Bibliothek privat oder in anderen Open-Source-Veröffentlichungen verwenden. Die Nutzung dieses Codes in einer Veröffentlichung wird in unseren Hausregeln reguliert.
Haftungsausschluss
Pine Bibliothek
Ganz im Sinne von TradingView hat dieser Autor seinen/ihren Pine Code als Open-Source-Bibliothek veröffentlicht. Auf diese Weise können nun auch andere Pine-Programmierer aus unserer Community den Code verwenden. Vielen Dank an den Autor! Sie können diese Bibliothek privat oder in anderen Open-Source-Veröffentlichungen verwenden. Die Nutzung dieses Codes in einer Veröffentlichung wird in unseren Hausregeln reguliert.