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
Библиотека Pine
В истинном духе TradingView автор опубликовал этот код Pine как библиотеку с открытым исходным кодом, чтобы другие программисты Pine из нашего сообщества могли им воспользоваться. Вы можете использовать эту библиотеку в приватных или других публикациях с открытым исходным кодом, но повторное использование этого кода в публикации регулируется Правилами поведения.
Отказ от ответственности
Все виды контента, которые вы можете увидеть на TradingView, не являются финансовыми, инвестиционными, торговыми или любыми другими рекомендациями. Мы не предоставляем советы по покупке и продаже активов. Подробнее — в Условиях использования TradingView.