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
Libreria Pine
In pieno spirito TradingView, l'autore ha pubblicato questo codice Pine come libreria open-source in modo che altri programmatori Pine della nostra comunità possano riutilizzarlo. Complimenti all'autore! È possibile utilizzare questa libreria privatamente o in altre pubblicazioni open-source, ma il riutilizzo di questo codice in una pubblicazione è regolato dal nostro Regolamento.
Declinazione di responsabilità
Libreria Pine
In pieno spirito TradingView, l'autore ha pubblicato questo codice Pine come libreria open-source in modo che altri programmatori Pine della nostra comunità possano riutilizzarlo. Complimenti all'autore! È possibile utilizzare questa libreria privatamente o in altre pubblicazioni open-source, ma il riutilizzo di questo codice in una pubblicazione è regolato dal nostro Regolamento.