1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Machine Learning для фінансів у Python
Connected

Вправа

Користувацька функція втрат

Дотепер ми використовували середньоквадратичну помилку як функцію втрат. Це працює добре, але для прогнозування ціни акції інколи корисно реалізувати користувацьку функцію втрат. Користувацька функція втрат може покращити роботу моделі в заданий нами спосіб. Наприклад, ми створимо функцію втрат із великим штрафом за прогноз руху ціни в хибному напрямку. Це допоможе нашій мережі принаймні передбачати напрямок руху ціни правильно.

Для цього нам потрібно написати функцію, яка приймає аргументи (y_true, y_predicted). Ми також використаємо функціональність бекенда keras (на базі tensorflow), щоб знайти випадки, коли знак істинного значення і прогнозу не збігаються, і застосувати до них штраф.

Інструкції

100 XP
  • Задайте аргументи функції sign_penalty() як y_true і y_pred.
  • Помножте квадратичну помилку (tf.square(y_true - y_pred)) на penalty, коли знаки y_true і y_pred різні.
  • Поверніть із функції середнє значення змінної loss — це і є середньоквадратична помилка (з нашим штрафом за протилежні знаки фактичних значень та прогнозів).