负二项损失函数(Negative Binomial Loss Function)是一种常用的损失函数,用于轻量级梯度提升机(Lightweight Gradient Boosting Machine,简称LightGBM)等机器学习模型中。在Python中,我们可以通过以下步骤实现负二项损失函数的计算:
import numpy as np
import scipy.special as sp
def negative_binomial_loss(y_true, y_pred):
p = 1 / (1 + np.exp(-y_pred))
loss = -sp.comb(y_true + p - 1, y_true) * (p ** y_true) * ((1 - p) ** (1 - y_true))
return loss
y_true
:真实值(标签)y_pred
:模型预测值p
:计算的概率值这里,我们使用了numpy
库来进行矩阵计算,并使用了scipy
库中的special
模块来计算组合数。
y_true = np.array([0, 1, 0, 1]) # 真实值
y_pred = np.array([0.1, 0.9, 0.4, 0.6]) # 预测值
loss = negative_binomial_loss(y_true, y_pred)
print(loss)
以上代码将输出相应的负二项损失函数值。
负二项损失函数适用于一些离散型的数据预测问题,例如二分类、计数数据等。它的优势在于可以更好地处理分布不对称、离群点等情况。
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