计算 Huber 损失,这是稳健回归中使用的损失函数。该损失函数对异常值的敏感度低于 rmse()
。该函数对于小的残差值是二次的,对于大的残差值是线性的。
用法
huber_loss(data, ...)
# S3 method for data.frame
huber_loss(
data,
truth,
estimate,
delta = 1,
na_rm = TRUE,
case_weights = NULL,
...
)
huber_loss_vec(
truth,
estimate,
delta = 1,
na_rm = TRUE,
case_weights = NULL,
...
)
参数
- data
-
data.frame
包含由truth
和estimate
参数指定的列。 - ...
-
目前未使用。
- truth
-
真实结果的列标识符(即
numeric
)。这应该是一个不带引号的列名,尽管此参数是通过表达式传递的并且支持quasiquotation(您可以不带引号的列名)。对于_vec()
函数,一个numeric
向量。 - estimate
-
预测结果的列标识符(也是
numeric
)。与truth
一样,可以通过不同的方式指定,但主要方法是使用不带引号的变量名称。对于_vec()
函数,一个numeric
向量。 - delta
-
单个
numeric
值。定义损失函数从二次函数过渡到线性函数的边界。默认为 1。 - na_rm
-
logical
值,指示在计算继续之前是否应剥离NA
值。 - case_weights
-
案例权重的可选列标识符。这应该是一个不带引号的列名称,其计算结果为
data
中的数字列。对于_vec()
函数,一个数值向量。
值
tibble
包含列 .metric
、 .estimator
和 .estimate
以及 1 行值。
对于分组 DataFrame ,返回的行数将与组数相同。
对于 huber_loss_vec()
,单个 numeric
值(或 NA
)。
例子
# Supply truth and predictions as bare column names
huber_loss(solubility_test, solubility, prediction)
#> # A tibble: 1 × 3
#> .metric .estimator .estimate
#> <chr> <chr> <dbl>
#> 1 huber_loss standard 0.234
library(dplyr)
set.seed(1234)
size <- 100
times <- 10
# create 10 resamples
solubility_resampled <- bind_rows(
replicate(
n = times,
expr = sample_n(solubility_test, size, replace = TRUE),
simplify = FALSE
),
.id = "resample"
)
# Compute the metric by group
metric_results <- solubility_resampled %>%
group_by(resample) %>%
huber_loss(solubility, prediction)
metric_results
#> # A tibble: 10 × 4
#> resample .metric .estimator .estimate
#> <chr> <chr> <chr> <dbl>
#> 1 1 huber_loss standard 0.215
#> 2 10 huber_loss standard 0.212
#> 3 2 huber_loss standard 0.229
#> 4 3 huber_loss standard 0.197
#> 5 4 huber_loss standard 0.249
#> 6 5 huber_loss standard 0.208
#> 7 6 huber_loss standard 0.293
#> 8 7 huber_loss standard 0.268
#> 9 8 huber_loss standard 0.190
#> 10 9 huber_loss standard 0.218
# Resampled mean estimate
metric_results %>%
summarise(avg_estimate = mean(.estimate))
#> # A tibble: 1 × 1
#> avg_estimate
#> <dbl>
#> 1 0.228
相关用法
- R yardstick huber_loss_pseudo 伪Huber损失
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- R yardstick roc_aunu 使用均匀类别分布,每个类别相对于其他类别的 ROC 曲线下面积
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- R yardstick rmse 均方根误差
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- R yardstick rsq_trad R 平方 - 传统
- R yardstick poisson_log_loss 泊松数据的平均对数损失
注:本文由纯净天空筛选整理自Max Kuhn等大神的英文原创作品 Huber loss。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。